--- title: "Tableauのピボットを使用して\"N対N\"のコンボチャートを作成する" description: Tableauには横持ちのデータを縦持ちのデータに変換し、分析を行うことができる機能があります。それがピボットと呼ばれる機能です。一般的には以下のTableauヘルプのように月単位や年単位でデータの列が変わっている場合に、１列として扱えるように変形するのが多いのですが、今回は別の利用シーンをご紹介します。 image: https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/1-1-4.png --- ![INSIGHT LAB_文字のみ_WHT-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png) ![INSIGHT LAB_文字のみ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png) [![相談・お問い合わせ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/4871ff46-eca7-4fd2-8f82-565d765c8ad8.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/4871ff46-eca7-4fd2-8f82-565d765c8ad8) - [Tableauとは](https://service.insight-lab.co.jp/Tableau) - [Tableauナレッジ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau) - [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/tableau/download) - [研修コース](https://service.insight-lab.co.jp/data-analytics-dojo/training_course) ###### 2 分で読むことができます。 # [Tableauのピボットを使用して"N対N"のコンボチャートを作成する](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/data-source/pivot_combo) 執筆者 [BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/author/bi-lab) 更新日時 2018年5月18日 ###### Topics: [チャート作成方法](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/tag/チャート作成方法) ![Tableauのピボットを使用して](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/1-1-4.png) Tableauには横持ちのデータを縦持ちのデータに変換し、分析を行うことができる機能があります。 それがピボットと呼ばれる機能です。Excelをよく使用している方なら知っている名前かと思います。 一般的な利用シーンは、以下のTableauヘルプのように月単位や年単位でデータの列が変わっている場合に、１列として扱えるように変形するのが多いのですが、今回は別の利用シーンをご紹介します。 [https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/pivot.html](https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/pivot.html) それは、下図のように"N対N"のコンボチャートを作成する時です。 下図に使用しているデータは、2018年4月の気象データで、折れ線グラフで「最高気温」「最低気温」「平均気温」を、棒グラフで「平均湿度」「最低湿度」を表示しています。 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/1-1-4.png?width=1542&height=834&name=1-1-4.png) Tableauはコンボチャートを標準チャートとして備えており、"１対１"や"１対N"のグラフは普通に作成できるのですが、"N対N"のグラフのみ、ちょっとしたテクニックを使用しないと作成できなくなっています。 この時のちょっとしたテクニックがピボットになります。 では、早速作っていきましょう。 これから使用するデータは気象庁のホームページから取得できます。使えそうなデータを持っていない場合はこちらからダウンロードしてみてください。 大量のデータを一般公開してくれていると非常に助かりますね。 [http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php?prec\_no=44&block\_no=47662&year=2018&month=04&day=&view=p1](http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php?prec_no=44&block_no=47662&year=2018&month=04&day=&view=p1) ### データに接続する 今回使用するデータはこうなっています。気象データの中から、使用する列のみを取り込んでいます。 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/2-1-Jul-30-2020-09-24-40-57-AM.png?width=579&height=563&name=2-1-Jul-30-2020-09-24-40-57-AM.png) ### ピボットを実行する 「最高気温」「最低気温」「平均気温」を選択し、ピボットを実行します。 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/3-1-4.png?width=611&height=249&name=3-1-4.png) そうすると、「ピボットのフィールド名」列が作成され、さっきまで列名だった「最高気温」「最低気温」「平均気温」が要素になっていることが分かります。これでデータの準備はOKです。 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/11-Jul-30-2020-09-24-40-18-AM.png?width=902&height=396&name=11-Jul-30-2020-09-24-40-18-AM.png) ### ビューを作成する まずは、今作成したピボットを使って折れ線グラフを作ります。 列：\[日付\] 行：\[ピボットのフィールド値\] 色：\[ピボットのフィールド名\] と配置し、色をそれぞれのフィールド名らしい色に変えます。 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/4-Jul-30-2020-09-24-38-06-AM.png?width=1700&height=909&name=4-Jul-30-2020-09-24-38-06-AM.png) 次に、行に\[メジャーバリュー\]を追加し、表示項目を\[平均湿度\]と\[最低湿度\]のみに変更します。 こちらのグラフは折れ線ではなく、棒にしたいので、棒グラフに変更します。 色から\[ピボットのフィールド名\]も外しましょう。 ここまでやると、以下のようになります。 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/5-Jul-30-2020-09-24-37-59-AM.png?width=1547&height=839&name=5-Jul-30-2020-09-24-37-59-AM.png) この時の棒グラフは\[平均湿度\]と\[最低湿度\]の値を積み上げたグラフなので、積み上げを降ろし（？）ましょう。 分析→スタックマーク→オフにすると、積み上げを降ろせます。 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/6-Jul-30-2020-09-24-38-57-AM.png?width=471&height=547&name=6-Jul-30-2020-09-24-38-57-AM.png) この状態だと、\[平均湿度\]の棒と、\[最低湿度\]の棒が前後に重なってしまっていて見分けが付かないので、サイズを変えて判別がつくようにします。 サイズ：\[メジャーネーム\] と配置します。 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/7-4.png?width=1707&height=909&name=7-4.png) ここまできたら、あとは行の\[ピボットのフィールド値\]と\[メジャーバリュー\]を二重軸にして完成です！ ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/8-4.png?width=656&height=395&name=8-4.png) あれ・・・？なんか見にくい・・・。 折れ線グラフが棒グラフに隠れてしまっています。 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/9-Jul-30-2020-09-24-39-01-AM.png?width=1387&height=868&name=9-Jul-30-2020-09-24-39-01-AM.png) こんなときは行の\[ピボットのフィールド値\]と\[メジャーバリュー\]の位置を入れ替えれば解決です。色も薄くしました。 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/10-Jul-30-2020-09-24-39-76-AM.png?width=1386&height=839&name=10-Jul-30-2020-09-24-39-76-AM.png) 以上、ピボットを使用して"N対N"のコンボチャートを作成しました。 データ利活用のプロに相談してみませんか？ INSIGHT LABでは、Tableauだけではなく、他BI製品含めたご相談を承っております。導入済みのお客様からのご相談も多く頂いております。お気軽に以下よりご相談ください。 [![相談・お問い合わせ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/4871ff46-eca7-4fd2-8f82-565d765c8ad8.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/4871ff46-eca7-4fd2-8f82-565d765c8ad8) - [Tweet](https://twitter.com/share) ![BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/image%20(3)-3.png) #### 執筆者 [BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/author/bi-lab) BI LAB（データ活用研究所）編集室です。 BI、AI、DWHなどデータ活用に関するトレンドやニュースやコラムをほぼ毎日配信しています。押さえておきたい基本知識から、最新ニュース、事例インタビューやお役立ち情報・セミナーレポートまで、データ活用の専門家ならではの視点と情報量でお届けします。 ###### [前の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/beginner/exercises-axis) [![【Tableau演習問題】軸の変更](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/2-Jul-30-2020-09-25-11-12-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/beginner/exercises-axis) ###### [【Tableau演習問題】軸の変更](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/beginner/exercises-axis) ###### [次の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/atelier/iron-viz-global-books-and-literature) [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%8F%A4%E4%BB%8A%E5%92%8C%E6%AD%8C%E9%9B%86.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/atelier/iron-viz-global-books-and-literature) ###### [【Tableauコンテスト】Iron Viz Global "Books and Literature"への挑戦](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/atelier/iron-viz-global-books-and-literature) RECOMMEND こちらの記事も人気です。 ###### 6 分で読むことができます。 #### [Tableau 計算フィールド活用術：実務で使える計算式10選とその用途](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/tableau-keisanfield10) ###### 2025年 6月 24日 ###### 1 分で読むことができます。 #### [【Tableau】日付関数入門【DATETRUNCで日付を特定の日付単位に丸める】](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/data-source/function_datetrunc) ###### 2018年 12月 9日 ###### 2 分で読むことができます。 #### [【Tableau】データソースの置換手順 (Tableau Certified Data Analyst 出題範囲)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/tableau-data-source-replacement-method) ###### 2024年 5月 19日 ###### 2 分で読むことができます。 #### [【Tableau】カスタムSQLの使用方法](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/data-source/how_to_custom_sql) ###### 2018年 12月 12日 ###### 1 分で読むことができます。 #### [Tableauでダッシュボードを作成してみよう！](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/beginner/dashboard_1) ###### 2017年 12月 11日 ###### 1 分で読むことができます。 #### [Tableauの日付関数入門【DATEDIFF】](https://knowledge.insight-lab.co.jp/tableau/data-source/function_datediff) ###### 2018年 12月 6日 ##### 運営会社 運営会社 - 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