Microsoft Power BIAdvent Calendar 2022Day 23

Power Queryのヘルパークエリは良いやつだし、カスタム関数はデバッグできる

Last updated at 2024-11-01Posted at 2022-12-22

1. はじめに

1.1. 誤解

Power Queryを使っていると出てくるヘルパークエリは邪魔だ…。Power Queryのカスタム関数ってデバッグできない…。そんなふうに考えていた時期が俺にもありました。（なお、昨年も同じ書き出しだった模様←まるで成長していない）

1.2. 正解

ヘルパークエリは良いやつだし、カスタム関数はデバッグ（他のクエリのように各ステップの結果を確認可能）できる。

「Power Query カスタム関数」でググって最初にヒットするのはMSのページだし、最初からそのとおりにすれば良かったんだけど、相変わらずMSのページは読みにくいのでちゃんと読んでなかった。

本記事では自分なりに調べたことも加えつつ説明。こういう情報って、知ってる人は知っているんだろうけど、まとまった記事を見つけられなかったので作成してみた。

1.3. 先にまとめ

ヘルパークエリについて
- サンプルファイルの変換クエリはファイルの変換関数とリンクしている
- そのため、サンプルファイルの変換クエリを編集すれば、サンプルファイル以外のファイルにも同じ変換が適用される
カスタム関数について
- デバッグ可能なカスタム関数の作成方法
  1. パラメーターを作成: パラメーターを作成し、引数にしたい値（or クエリ）を参照
  2. カスタム関数作成用クエリを作成: そのパラメーターを参照するクエリを作成。カスタム関数で行いたい処理を設定。
  3. カスタム関数を作成: カスタム関数作成用クエリを右クリックし [関数の作成] で、このクエリにリンクしたカスタム関数を作成。
- デバッグ方法: パラメーターにセットする値を変えれば、カスタム関数作成用クエリの各ステップの結果を確認可能
- カスタム関数の引数
  - 引数は複数設定可能。カスタム関数作成用クエリで複数のパラメーターを参照すればよい。
  - 詳細エディターで直接編集すれば、GUIで設定できない型（テーブル等）も引数にできる。その場合、GUIのパラメーターの管理画面がエラーで閉じれなくなるので注意。ただし、M言語の動作上は何の問題もない(https://bengribaudo.com/blog/2021/03/17/5523/power-query-m-primer-part20-metadata) 、、、と思う。
- ドキュメント作成: ドキュメントは関数の型のメタデータとして記載する。そのメタデータ付きの型を関数にセットすれば、ドキュメント付きのカスタム関数を作成できる。

2. ヘルパークエリは良いやつという話

ヘルパークエリとは、GUIでクエリを作成した際にたまに出る、なんかごちゃごちゃしたやつ。↓みたいな感じ。

データを取得するクエリを1つ作るつもりが5つも生成されてしまい、ごちゃごちゃするわ、読むのが面倒だわ、使い方が分からないわ、消せないわで敬遠してしまいがち。そして、ネット上では日本語に限らずこれを回避する方法が紹介されていたりする。

だがしかし、ヘルパークエリは実は可能性の獣だった。。。

2.1. ヘルパークエリ出現

ユースケース: フォルダー内に含まれる、データ形式が同じ複数のファイルに対し、データを変換しつつ一つのテーブルに結合。

e-statの漁業・養殖業生産統計年報から、海面漁業魚種別漁獲量累年統計（都道府県別）の各県のデータ（.xlx形式😞）を使って説明。.xlxファイルを使うのは本記事説明のためなので、実際にe-statのデータを使う場合はAPIなりを使いましょう（使い方知らんけど）。

まずは以下のファイルをローカルに保存。

データの中身はこんな感じ。うーん、このデータ。。。

さっそくPower BIに取り込んでみる。Power BIの [データを取得] -> [詳細…] から [フォルダー] を選択:

先ほどのファイルを保存したパスを指定し、[結合] のプルダウンから [データの結合と変換] を選択:

サンプルファイルと取得対象のシート（存在する場合はテーブル）を指定:

ヘルパークエリが出現。Power Query エディターがごちゃごちゃする('ω')

自動的に作成されたクエリはごちゃごちゃで読むのが面倒だし、このケースではデータをまともに変換できていないから、とりあえずデータの取得からやり直してみたくなる。。

2.2. `サンプルファイルの変換`クエリを使ってみる

実は、変換を直すだけならサンプルファイルの変換クエリを修正するだけでOK。サンプルファイルの変換クエリを詳細エディターで開き、以下を貼り付ける。

サンプルファイルの変換

let
    ソース = Excel.Workbook(パラメーター2, null, true),
    Sheet1 = ソース{[Name="Sheet1"]}[Data],
    都道府県 = Sheet1[Column1]{3},
    不要行削除 = Table.Skip(Sheet1,4),
    不要行削除1 = Table.AlternateRows(不要行削除,3,1,1000000),
    インデックス作成 = Table.FirstN(不要行削除1,3),
    インデックス作成_下方向へコピー済み = Table.FillDown(インデックス作成, Table.ColumnNames(インデックス作成)),
    インデックス作成_転置されたテーブル = Table.Transpose(インデックス作成_下方向へコピー済み),
    インデックス作成_下方向へコピー済み1 = Table.FillDown(インデックス作成_転置されたテーブル,{"Column1", "Column2", "Column3"}),
    インデックス作成_完成 = Table.Transpose(インデックス作成_下方向へコピー済み1),
    値行作成_削除された最初の行1 = Table.Skip(不要行削除,3),
    値行作成_フィルターされた行 = Table.SelectRows(値行作成_削除された最初の行1, each [Column1] <> null and [Column1] <> ""),
    インデックスと値統合 = Table.Combine({インデックス作成_完成, 値行作成_フィルターされた行}),
    転置されたテーブル1 = Table.Transpose(インデックスと値統合),
    変更された型 = Table.TransformColumnTypes(転置されたテーブル1,{{"Column1", type text}, {"Column2", type text}, {"Column3", type text}}),
    昇格されたヘッダー数 = Table.PromoteHeaders(変更された型, [PromoteAllScalars=true]),
    #"名前が変更された列 " = Table.RenameColumns(昇格されたヘッダー数,{{"年次", "分類1"}, {"年次_1", "分類2"}, {"年次_2", "分類3"}}),
    ピボット解除された他の列 = Table.UnpivotOtherColumns(#"名前が変更された列 ", {"分類3", "分類2", "分類1"}, "年", "漁獲量"),
    漁獲量欠損値をnullに = Table.ReplaceValue(ピボット解除された他の列, each if List.Contains({"… ", "x ", "- "},[漁獲量]) then [漁獲量] else false, null,Replacer.ReplaceValue, {"漁獲量"}),
    漁獲量欠損値をnullに_変更された型1 = Table.TransformColumnTypes(漁獲量欠損値をnullに,{{"漁獲量", Int64.Type}}),
    年変更 = Table.TransformColumns(漁獲量欠損値をnullに_変更された型1, {"年", each Text.Middle(_, Text.PositionOf(_, "(")+1,4)}),
    年変更_変更された型1 = Table.TransformColumnTypes(年変更,{{"年", type number}}),
    都道府県列追加 = Table.AddColumn(年変更_変更された型1, "都道府県", each 都道府県, type text),
    並べ替えられた列 = Table.ReorderColumns(都道府県列追加,{"年", "都道府県", "分類1", "分類2", "分類3", "漁獲量"})
in
    並べ替えられた列

すると、サンプルファイルの変換クエリがちゃんと整然データに変換される。

…だけじゃなく、sourceクエリを見てみると、 サンプルファイル以外のファイルにも同じ変換が適用され、テーブルが結合されている！！ ヘルパークエリ、良いやつじゃん(*^^)

3. カスタム関数をデバッグする

実は、ヘルパークエリはカスタム関数を自動で作る仕組み。なので、上でやったことはカスタム関数のデバッグとも言える。ヘルパークエリの仕組みを理解してカスタム関数を作成すれば、デバッグできるということ。

3.1. ちょっと寄り道

読み飛ばしてもOKだけど、よりPower Queryの理解が深まる。

関数の基礎

以下を参考

例えば、ふたつの数値aとbの合計の2倍を返す関数を定義するには以下：

doubleSum

(a as number, b as number) as number =>
let
    ret = 2 * (a + b)
in
    ret

簡単な説明：

最初の括弧: 引数とその型（型は指定しなくても可）
その括弧のすぐ後: 戻り値の型
=>以降: 戻り値

空のクエリ「doubleSum」を作成し、詳細エディターから上記を貼り付ければ、Power Query内でカスタム関数として使用可能になる。関数名はクエリ名。

パラメーターとメタデータの基礎

以下を参考：

パラメーターは値に特殊なメタデータがセットされたクエリ。試しに空のクエリを作成し、詳細エディターで以下とする：

"hoge" meta [IsParameterQuery=true, Type="Number"]

すると、[パラメーターの管理]にこのクエリが追加される。

Type=の右辺に設定可能な（ホスト環境が認識する）型は以下。カスタム関数で使える型と同じかと思いきや、TableやListが含まれていない（なぜだ？？）。

型	値
すべて	"Any"
10進数	"Number"
日付/時刻	"DateTime"
日付	"Date"
時刻	"Time"
日付/時刻/タイムゾーン	"DateTimeZone"
期間	"Duration"
テキスト	"Text"
True/False	"Logical"
バイナリ	"Binary"

メタデータはM言語側では意味がないものではあるが、ホスト環境（Power BIやExcel）側から利用されるもの。パラメーターの管理がその例。パラメーターに限らず、ホスト環境側はM言語の内容に応じて表示を変えたりする。「ナビゲーション」ステップのように。

3.2. パラメーターを使用してカスタム関数を作成する

learn.microsoft - カスタム関数の使用の内容から少しはみ出つつ、カスタム関数を作成しよう。

データソースは先ほどと同様、e-statのデータを使用する。新しい.pbixファイルを作成し、クエリエディターを開く。以下の4つのクエリを作成（[空のクエリ] から詳細エディターで直接入力）。各クエリとも [読み込みを有効にする] のチェックを外しておく。

ファイル一覧

let
    folderPath = "path to folder", //適宜書き換え
    ソース = Folder.Contents(folderPath),
    WorkBook列追加 = Table.AddColumn(ソース, "Workbook", each Excel.Workbook([Content]), type table)
in
    WorkBook列追加

sampleWorkbook

let
    fileName = "c001c-005-002-000-000.xls",
    ソース = ファイル一覧{[Name=fileName]}[Workbook]
in
    ソース

argWorkbook

sampleWorkbook meta [IsParameterQuery=true, Type="Table", IsParameterQueryRequired=true]

データ変換関数作成用

let
    ソース = argWorkbook,
    Sheet1 = ソース{[Name="Sheet1"]}[Data],
    都道府県 = Sheet1[Column1]{3},
    不要行削除 = Table.Skip(Sheet1,4),
    不要行削除1 = Table.AlternateRows(不要行削除,3,1,1000000),
    インデックス作成 = Table.FirstN(不要行削除1,3),
    インデックス作成_下方向へコピー済み = Table.FillDown(インデックス作成, Table.ColumnNames(インデックス作成)),
    インデックス作成_転置されたテーブル = Table.Transpose(インデックス作成_下方向へコピー済み),
    インデックス作成_下方向へコピー済み1 = Table.FillDown(インデックス作成_転置されたテーブル,{"Column1", "Column2", "Column3"}),
    インデックス作成_完成 = Table.Transpose(インデックス作成_下方向へコピー済み1),
    値行作成_削除された最初の行1 = Table.Skip(不要行削除,3),
    値行作成_フィルターされた行 = Table.SelectRows(値行作成_削除された最初の行1, each [Column1] <> null and [Column1] <> ""),
    インデックスと値統合 = Table.Combine({インデックス作成_完成, 値行作成_フィルターされた行}),
    転置されたテーブル1 = Table.Transpose(インデックスと値統合),
    変更された型 = Table.TransformColumnTypes(転置されたテーブル1,{{"Column1", type text}, {"Column2", type text}, {"Column3", type text}}),
    昇格されたヘッダー数 = Table.PromoteHeaders(変更された型, [PromoteAllScalars=true]),
    #"名前が変更された列 " = Table.RenameColumns(昇格されたヘッダー数,{{"年次", "分類1"}, {"年次_1", "分類2"}, {"年次_2", "分類3"}}),
    ピボット解除された他の列 = Table.UnpivotOtherColumns(#"名前が変更された列 ", {"分類3", "分類2", "分類1"}, "年", "漁獲量"),
    漁獲量欠損値をnullに = Table.ReplaceValue(ピボット解除された他の列, each if List.Contains({"… ", "x ", "- "},[漁獲量]) then [漁獲量] else false, null,Replacer.ReplaceValue, {"漁獲量"}),
    漁獲量欠損値をnullに_変更された型1 = Table.TransformColumnTypes(漁獲量欠損値をnullに,{{"漁獲量", Int64.Type}}),
    年変更 = Table.TransformColumns(漁獲量欠損値をnullに_変更された型1, {"年", each Text.Middle(_, Text.PositionOf(_, "(")+1,4)}),
    年変更_変更された型1 = Table.TransformColumnTypes(年変更,{{"年", type number}}),
    都道府県列追加 = Table.AddColumn(年変更_変更された型1, "都道府県", each 都道府県, type text),
    並べ替えられた列 = Table.ReorderColumns(都道府県列追加,{"年", "都道府県", "分類1", "分類2", "分類3", "漁獲量"})
in
    並べ替えられた列

4つ目は先ほど作成したサンプルファイルの変換クエリの1行目を変えただけ。

データ変換関数作成用クエリを右クリックし、[関数の作成] をクリック:

関数名はデータ変換関数とする。

カスタム関数を作成すると、いくつかのクエリが自動的にグループ化される。

「つまり、ヘルパークエリは……これら一連の流れを自動生成する仕組みだったんだよ！！」
（バーーーン！！）
Ω ΩΩ＜「な……なんだってーーー！！」

作成したデータ変換関数カスタム関数を使ってみる。「以下のクエリを追加し、この関数を呼び出してデータを結合。

F_漁獲量

let
    ソース = ファイル一覧,
    データ変換関数呼び出し = Table.AddColumn(ソース, "変換後", each データ変換関数([Workbook]), type table),
    テーブル結合 = Table.Combine(データ変換関数呼び出し[変換後])
in
    テーブル結合

すると、ヘルパークエリの場合と同じ結果が得られる。

なお、クエリのグループ化を使用して見た目を整えておくと後の人（明日の自分を含む）が見やすい：

3.3. カスタム関数のデバッグ

データ変換関数カスタム関数はデータ変換関数作成用クエリとリンクしているため、各ステップを確認することでデバッグ可能。

対象のExcelファイルを変更するには、sampleWorkbookクエリの参照先を、デバッグしたいExcelファイルに変更する。その上で、データ変換関数作成用クエリの各ステップを確認。あるファイルでは上手く行ったけど、他のファイルではダメだったというのはよくある話。

サンプルファイルを北海道のファイルから青森のファイルに変更してみよう。sampleWorkbookクエリを以下のように変更する:

sampleWorkbook

let
    fileName = "c001c-005-003-000-000.xls",
    ソース = ファイル一覧{[Name=fileName]}[Workbook]
in
    ソース

すると、データ変換関数作成用クエリの結果も青森のものに変更される:

この例では問題なく変換できているが、上手く行っていない場合はデータ変換関数作成用クエリの各ステップを確認すること。

3.4. 注意

上記で設定したargWorkbookパラメーターのせいで、 [パラメーターの管理] 画面でエラーが表示され、[OK] ボタンで閉じられなくなる。これはM言語のホスト環境（Power BI）側がパラメーターの値としてテーブルを想定していないため。M言語側には問題ない、たぶん（関数の作成はホスト環境が提供しているが。。）。気になるなら、sampleWorkbookクエリの参照先をバイナリーファイルに変更する（併せて、データ変換関数作成用クエリの2行目を ソース = Excel.Workbook(argWorkbook) に変更する）。

3.5. 引数を2つ以上にする

パラメータークエリを新しく作成し、カスタム関数の元になったクエリで参照する。引数の型の設定方法はメタデータの説明で述べたとおり。

例えば、フォルダー内に含まれる、データ形式が同じ複数のファイルに対し、ファイル内の複数のテーブルを取得し、それぞれ1つのテーブルに結合したい場合。このケースでは、テーブルの取得処理自体は共通なので、ワークブック、テーブル名、データの型変換の3つを引数とするカスタム関数の利用が考えられる。

（この記事、だいぶ長くなっちゃって書くのが疲れてきた。でも、もうちょっと、、、がんばってみるか。。。。）

明日からがんばるんじゃない・・・・・・
今日・・・
今日だけがんばるんだっ・・・・・・！

今日をがんばった者・・・
今日をがんばり始めた者にのみ・・・

明日が来るんだよ・・・！

――― 福本伸行『賭博破戒録カイジ』（講談社）より、大槻班長

以下のデータを含むExcelファイルを作成。データはちゃんとテーブルにしてね。ファイルは3つ作成し、ファイル名はsample1.xlsx、sample2.xlsx、sample3.xlsxとする。

テーブル名: T.Table1

A	B	C
1	a	1:00
2	b	2:00
3	c	3:00

テーブル名: T.Table2

D	E	F
イ	1,000	2022/12/1
ロ	2,000	2022/12/2
ハ	3,000	2022/12/3

新しい.pbixファイルを作成し、クエリエディターを開く。以下の8つのクエリを作成（[空のクエリ] から詳細エディターで直接入力）。各クエリとも [読み込みを有効にする] のチェックを外しておく。

ファイル一覧

let
    folderPath = "path to folder", //適宜書き換え
    ソース = Folder.Contents(folderPath),
    WorkBook列追加 = Table.AddColumn(ソース, "Workbook", each Excel.Workbook([Content]), type table)
in
    WorkBook列追加

sampleWorkbook

let
    fileName = "sample1.xlsx",
    ソース = ファイル一覧{[Name=fileName]}[Workbook]
in
    ソース

sampleTableName

"T.Table1"

sampleTypeTransformation

{{"A", Int64.Type}, {"B", type text}, {"C", type time}}

argWorkbook

sampleWorkbook meta [IsParameterQuery=true, Type="Table", IsParameterQueryRequired=true]

argTableName

sampleTableName meta [IsParameterQuery=true, Type="Text", IsParameterQueryRequired=true]

argTypeTransformation

sampleTypeTransformation meta [IsParameterQuery=true, Type="List", IsParameterQueryRequired=true]

データ変換関数作成用

let
    ソース = argWorkbook,
    T_Table = ソース{[Item=argTableName, Kind="Table"]}[Data],
    変更された型 = Table.TransformColumnTypes(T_Table, argTypeTransformation)
in
    変更された型

データ変換関数作成用クエリを右クリックし、[関数の作成] をクリック。関数名はデータ変換関数とする。

作成したデータ変換関数カスタム関数を利用して、T.Table1テーブル、T.Table2テーブルからデータを取得し結合するには、以下のクエリで。

F_Table1

let
    tableName = "T.Table1",
    typeTransformation = {{"A", Int64.Type}, {"B", type text}, {"C", type time}},
    ソース = ファイル一覧,
    データ変換関数呼び出し = Table.AddColumn(ソース, "Table", each データ変換関数([Workbook], tableName, typeTransformation)),
    テーブル結合 = Table.Combine(データ変換関数呼び出し[Table])
in
    テーブル結合

F_Table2

let
    tableName = "T.Table2",
    typeTransformation = {{"D", type text}, {"E", type number}, {"F", type date}},
    ソース = ファイル一覧,
    データ変換関数呼び出し = Table.AddColumn(ソース, "Table", each データ変換関数([Workbook], tableName, typeTransformation)),
    テーブル結合 = Table.Combine(データ変換関数呼び出し[Table])
in
    テーブル結合

パラメーター化しているため、両クエリの違いは tableName と typeTransformation のみ。

結果はこんな感じになる。グループ化でクエリを整えておくことを忘れずに。

3.6. ドキュメントを追加する

せっかく覚えたので、ドキュメントの追加方法も簡単に説明。後日、詳しく調べて別記事にするかもしれないし、しないかもしれない。

先ほどの例（引数を2つ以上にする）で、データ変換関数を作成したが、以下の画面のとおり、説明が何にも無い。

その一方、標準関数の場合は詳しいドキュメントが表示される。

手間はかかるが、説明が何もないと、他の人は使いづらいし、時間が経つと自分でも忘れてしまうのでドキュメントを追加してみよう。以下のクエリを追加すればOK。

データ変換関数_doc付

let
  Type = type function (
    argWorkbook as (type table meta 
      [
        Documentation.FieldCaption = "workbook",
        Documentation.SampleValues = {""}
      ]
    ), 
    argTableName as (type text meta[
        Documentation.FieldCaption = "tableName",
        Documentation.SampleValues = {"Excelのテーブル名"}
    ]), 
    argTypeTransformation as (type list meta[
        Documentation.FieldCaption = "typeTransformation",
        Documentation.SampleValues = {}
    ]))
    as table meta [
      Documentation.Name = "データ変換関数_doc付", 
      Documentation.LongDescription = 
        "ワークブックからテーブルを取得し型変換を行う関数。" &
        "<ul>" &
          "<li>" &
            "<code>workbook</code> (table) : Excel.Workbookの戻り値。" &
          "</li>" &
          "<li>" &
            "<code>tableName</code> (text) : 取得対象とするテーブルの名前。" &
          "</li>" &
          "<li>" &
            "<code>typeTransformation</code> (list) : 取得したテーブルに対して適用するデータ型変換。<code>TransformColumnTypes</code>の第2引数。" &
          "</li>" &
        "</ul>",
      Documentation.Examples = {
        [
            Description = "例のタイトル", 
            Code = "データ変換関数_doc付(Excel.Workbook(File.Content(""path to xlfile""), ""T.Table1"", {{""A"", type number}, {""B"", type text}})", 
            Result = "⇒と同じもの。Table.TransformColumnTypes(Excel.Workbook(File.Contents(""path to xlfile"")){[Item=""T.Table1"",Kind=""Table""]}[Data],{{""A"", type number}, {""B"", type text}})"],
        [Description = "例はいくつでも書けるよ", Code = "風が語り掛けます", Result = "うまい、うますぎる！"]
        }
    ],
  RetypedFunction = Value.ReplaceType(データ変換関数, Type)
in
  RetypedFunction

すると、次のようにドキュメントが追加されてわかりやすくなる。

よくわかっていないので詳しく説明はしないが、ポイントはドキュメントは関数のメタデータではなく、関数の型のメタデータから生成されるということ。そのため、メタデータ付きの関数の型を定義して、カスタム関数の型をその型で置き換えるという2ステップが必要になる。

あと、Documentation.LongDescriptionで関数の詳細を記述するが、この部分はHTMLタグが使える。なので、この例では<UL>タグや<LI>タグを使用している。太字にするには<B>、改行して複数行にするには<BR>を使えばOK。あまり試していないが、他にもいろんなタグが使えそう。

ドキュメント作成時には、標準関数のドキュメント記載方法が参考になる。例えば、Sql.Databaseのドキュメントを参考にするには、次のようにValue.Metadata(Value.Type())でメタデータを取得し、各要素を調べればよい。関数を変えるには、func =の右辺を変更する。

関数のドキュメント取得

let
    func = Sql.Database,
    metaData = Value.Metadata(Value.Type(func))
in
    metaData

本編は以上。こんなニッチな記事を最後まで読んでくれてありがとうございます。がんばって書いたので、いいね👍してくれるとうれしいです。

4. おわりに

実はこの記事は
Microsoft Power BI Advent Calendar 2022の23日目のものでした（今更）。年末らしく、今年の振り返りと来年やりたいことで〆よう。

4.1. 今年の振り返り

去年末にDAXを理解できてから、Power BIのデータモデルをどう作るべきか、何をやってはいけないかが一気にわかった（気がする）。データモデリングをする上で、DAXメジャーの理解は重要、超重要。今年は、Power QueryでList.Generateを使った高度な処理もできるようになったし、カスタム関数のデバッグもできるようになった（関係ないけど手縫いでズボンの裾上げもできるようになった）。セルフサービスBIについてはあとは数をこなすだけかな。

4.2. 来年やりたいこと

来年はエンタープライズBIを何とかしたい。組織としてBIの恩恵を受けるにはここをしっかりしないと。Power BIが最適な手段かはまだ分からないけど、エンタープライズBIを導入できるよう、データ基盤の構築方法や情報管理の方法について、まずは勉強から始めたい。

その他、チームとしてのBI開発方法・ルールや、組織内開発者養成、先延ばしになっているDAXクエリの勉強とかに取り組んでみたいところ。

果たして組織にBIを根付かせることができるか。。来年のがんばり次第か。。。('A`)

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Power Queryのヘルパークエリは良いやつだし、カスタム関数はデバッグできる

1. はじめに

1.1. 誤解

1.2. 正解

1.3. 先にまとめ

2. ヘルパー クエリは良いやつという話

2.1. ヘルパー クエリ出現

2.2. サンプル ファイルの変換クエリを使ってみる

3. カスタム関数をデバッグする

3.1. ちょっと寄り道

関数の基礎

パラメーターとメタデータの基礎

3.2. パラメーターを使用してカスタム関数を作成する

3.3. カスタム関数のデバッグ

3.4. 注意

3.5. 引数を2つ以上にする

3.6. ドキュメントを追加する

4. おわりに

4.1. 今年の振り返り

4.2. 来年やりたいこと

2. ヘルパークエリは良いやつという話

2.1. ヘルパークエリ出現

2.2. `サンプルファイルの変換`クエリを使ってみる