色の知覚(1)太陽光では，新エネルギー・産業技術総合開発機構の日射データが巨大すぎてインポートできなかった．データをある程度絞り込むことで何とかならないか，試行錯誤した結果を報告する．
csv ファイルの構造をよく読む
まずはファイルの構造をよく把握しておくことが重要である．この場合，日射スペクトルデータベース解説書になる．11 ページ以降に「分光データファイルのフォーマット」という章題があり，特に表 5-6 の各行の構成をよく読む必要がある．
また，表 5-7 のリマーク値の意味もよく把握しておく必要がある．データとして有効なリマーク値は 0, 1, 2 のみであり，それ以外は意味をなさない．
テキストフィルターを活用してデータを絞り込む
今回太陽光のスペクトルデータは波長 350 nm から 1700 nm までの 1 nm ごとのデータである．一度にまとめてインポートしようとすると，メモリ溢れを起こして EXCEL がフリーズする（Power BI なら全件インポートできる）．となると，何らかの規則で絞り込む必要がある．
データ件数を 10 分の 1 にするならテキストフィルター条件を 0 で終わるとする．100 分の 1 なら 00 で終わるとする．今回は 25 分の 1 にしてみた．
明言していないが，ここではWaveLength のデータ型はテキスト型である．後で数値型に変換する．
ends with のテキストを 1 ずつ加算して 25 回繰り返せば，理屈の上では全データを取得できる．
25 分の 1 でも結果は 2100 万件
かなり時間を要して取得したデータ件数は 21,099,375 件でファイルサイズは 68 MB．この 25 倍となると，概算で 5 億件，1.7 GB を超える．EXCEL で扱える範囲ではない．
それでも，ピボットグラフなら表現は可能だ．
ピボットグラフに表現する
Insert タブの Charts に PivotChart があり，押下すると PivotChart & PivotTable があるのでこれをクリックする．
Create PivotTable ではブック内のデータモデルを使用していることを確認し，このまま OK をクリックする．
先程作成した列名が表示されており，これをピボットテーブルのボックスに投入していく．
グラフの表現目的を確認する
グラフの表現目的を繰り返し確認する．「波長ごとの放射照度の日内変動」であった．
「波長ごとの」で WaveLength を Legend (Series) に投入する．これは系列になる．
「日内変動」で Hour と Minute を Axis (Categories) に投入する．これは横軸である．
「放射照度」を縦軸で表現したいので Σ Values に投入する．初期値では Sum （合計）となっているが，Average （平均）に変更する．
Year, Month, Day を Filters に投入する．Point も Filters に投入する．ここでは集約の粒度を指定することになる．
フィールドをフィルター，行，列，Σ値に投入
Σ 値の集計方法を合計から平均に変更する．
グラフの種類の変更
初期設定では縦棒グラフであるが，積み上げ棒グラフに変更する．
系列の間隔を詰めてゼロに
データ系列の書式の間隔を 0 とする．
結果
つくば市のデータを示す．例によって春分の日，夏至，秋分の日，冬至を代表として 3 月，6 月，9 月，12 月を示す．
北米のデータと比較すると中央寄りに分布している印象である．この分布の違いが，植生の違いや太陽光発電効率の違いに影響している可能性がある．
