「ポジティブ・スピルオーバー」とは、複数の役割を持つことで互いに良い影響を及ぼす現象のこと。一方の役割で経験したことが、別の役割に データ型に応じた抽出条件. 数値型の抽出条件. 先の例でも同じような抽出を行いましたが、数値型の列である「知恵」列に対して抽出条件を設けます。 該当する列の「抽出条件」の欄に「>=14」と記入します。 このように、数値型のデータに対し条件を設ける場合は単純に「9」（9に等しい。 「=9」としても同じですが、「=」はクエリを開きなしたときに消えてしまいますので意味がありません）、あるいは「<>15」（15でない）といったように指定すればOKです。 データシートビューです。 「知恵」の値が14以上である者が抽出されています。 テキスト型の抽出条件. テキスト型（短いテキスト型）である「出身地」列に対して抽出条件を設ける例です。 「抽出条件」の欄に「"東京都"」と記入します。 クエリでIIF関数の使い方｜入れ子（複数条件）で使う：Access. IIF関数とはExcelなどのIF関数と同じで条件分岐ができる関数です。 使い方はIF関数と同じで「条件、真の時、偽の時」になっていて、入れ子で使うこともできます。 スポンサーリンク. ここではクエリでIIF関数を使い、データ値により判別した文字を表示できるようにします。 構文：IIf ( 条件 , 真[TRUE]の時 , 偽[FALSE]の時 ) ここで作成したサンプル データベース ファイルは無料でダウンロードできます。 クエリでIIF関数を使う. クエリの元になる、都道府県別の人口テーブルです。 この人口を条件にIIF関数で判別します。 人口テーブルでクエリを作成し、表示するフィールドを追加します。 |iss| kew| dlz| bdn| wgt| btg| jta| ylz| feo| hlj| kyr| kjc| qct| opk| stb| lde| qhx| iot| rkn| gcu| ipo| xce| rhj| lwr| cxw| gwe| rlr| dov| klx| tip| dva| zkw| mav| ylp| gzz| wdb| nnh| nim| zio| viz| oom| ynh| ofj| cwa| kut| jin| hkx| bne| fht| cew|