），同时添加货主区域为筛选条件，添加运货商为切片器，调整显示形式后大致如下图所示： 这时，如果通过筛选条件或切片器进行数据的选择，图形（也即通过SUM函数计算的数据）会随之而变化： 小勤：这不应该是很自然的问题吗...如果在Excel里写SUM函数求和的话，它会跟着你的筛选变吗？ 小勤：哦。这个倒是，在Excel里倒是不行的，但好像SUBTOTAL可以实现类似的统计。...在Power Pivot里，函数的计算就是随机应变的，即到底怎么计算，首先看所处在的环境，你对运货商进行切片或对货主区域进行筛选后，SUM函数的计算环境就变了，所以它的计算结果也就随之而变——目前这种通过筛选的方法改变...“计算环境”的概念有个专业叫法：筛选上下文。...大海：不用着急，你现在先有这种概念就行：PowerPivot（BI）里的大部分函数计算时都是受计算环境影响的，所以会随着切片、筛选的数据情况而动态变化，也就是说，你筛选了啥数据出来，我就计算啥，如果你啥都不选的时候
标签：Excel函数，FILTER函数 FILTER函数是一个动态数组函数，可以基于定义的条件筛选一系列数据，其语法为： FILTER(数组,包括, [是否为空]) 其中，参数数组，是想要筛选的数据，...参数包括，指定筛选的条件，应返回TRUE，以便将其包含在查询中。参数是否为空，如果没有满足筛选条件的结果，则可以给该参数指定要返回的内容，可选。 我们可以使用FILTER函数返回满足多个条件的数据。...图2 如果我们想要获取芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,(C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄")) 将两个条件相加，表示两者满足之一即可。...当然，也可以组合复杂条件筛选。...例如，想要获取白鹤公司芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,((C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄"))*(A2:A11="白鹤"))
在小黄书上，有个关于calculate函数的入门例子，通过all函数删除销售人员维度的影响，得到结果的同时，又带来一个问题如下： 问 筛选上下文是小勤和A产品，删去小勤这个筛选上下文，还留一个A产品，那...而随着学习和应用的深入，比如开始接触到DAX里一个比较“高阶”的知识点：AutoExist（自动匹配），这个问题就会迎刃而解： 答 DAX里为了提升计算效率，对于不可能存在的组合（同一个表里），会直接在度量计算开始时予以剔除...……），所以，DAX里不会提前剔除再计算，所以，我们如果基于维度表做忽略计算： sumOfSales_AllSales = CALCULATE( [sumOfSales...同时，对于DAX的学习，提供一点点建议如下： 1、初学者在学习基础的过程中，一般也可以不要陷在这些原理和细节的处理上，可以适当先加入点记忆； 2、在实际工作中先用起来，很多细节在实际工作的计算中不太会遇得到...； 3、随着应用的深入，基础越来越扎实，同时也会遇到一些新的问题，然后再深入理解/修正。
，该目标表才能真正在目标数据库中创建； ④ 可以在目标数据库Oracle中的edw用户中查看该创建的表； 3）创建映射； ① 创建一个新的映射； ② 将源表和目标表都拖拉进右侧灰色区域...； ③ 在源表和目标表中间加一个“筛选器转换”组件； ④ 把给目标表的所有字段，都先传递给这个“筛选器转换”组件，进行过滤； ⑤ 编辑“筛选器转换”组件，过滤得到我们想要的数据...； ⑥ 再把“筛选器转换”组件中的字段，传递给目标表中； ⑦ 点击CTRL+S保存，当出现如下界面，证明映射创建成功； 4）定义任务 ① 创建任务； ② 选择该任务要执行的映射...； ③ 修改源表的连接对象； ④ 修改目标表的连接对象； ⑤ 点击CTRL+S保存，当出现如下界面，证明任务创建成功； 5）创建一个工作流 ① 创建一个工作流...，在M客户端可以查看执行日志，当出现了错误都可以在这里进行原因查找； ⑥ 此时，取edw用户下查看重新生成的edw_emp_deptno_30表，可以看到表中只有deptno=30的记录；
[strip] 涉及到分析数据这一块，那么占比就是一个我们无法绕过的问题，但是占比分为很多样，该如何进行各种层次的计算呢？FOLLOW ME！...[strip] 但是呢，咱的问题还没结束，还记得之前白茶建立的维度表么？没错，我现在想筛选几项，就这几项的总体占比情况，咋整？ 有请ALLSELECTED登场！...这里做一下总结： 计算总体占比 DAX= DIVIDE(SUM('表'[求和项]),CALCULATE(SUM('表'[求和项]),ALL('表'))) 计算分类占比 DAX= DIVIDE(SUM('...表'[求和项]),CALCULATE(SUM('表'[求和项]),ALL('表'[项目]))) 计算筛选总体占比 DAX= DIVIDE(SUM('表'[求和项]),CALCULATE(SUM('表'[...求和项]),ALLSELECTED('表'))) 计算筛选分类占比 DAX= DIVIDE(SUM('表'[求和项]),CALCULATE(SUM('表'[求和项]),ALLSELECTED('表'[项目
多个装饰器的使用示例代码 def make_div(func): """对被装饰的函数的返回值 div标签""" def inner(*args, **kwargs):...return "" + func() + "" return inner def make_p(func): """对被装饰的函数的返回值 p标签"""...content)) @make_div @make_p def content(): return "人生苦短" result = content() print(result) 代码说明: 多个装饰器的装饰过程是...: 离函数最近的装饰器先装饰，然后外面的装饰器再进行装饰，由内到外的装饰过程 2....小结 多个装饰器可以对函数进行多个功能的装饰，装饰顺序是由内到外的进行装饰
SUM的迷思 从一道经典的问题来看： ? 用户在订单表创建了一个计算列，并写入一个简单的公式，在按下回车的时候，每行的值应该是多少？请思考10秒继续。...当然不会了，那怎么解释这个问题呢？真正的原因在于：在DAX中，是不存在SUM的，任何的SUM在计算时都会转化成SUMX。...更复杂的迷思 来看一个更复杂的迷思来挑战你对DAX的认知吧：如何计算积累销售额，其算法是这样的： ? 其效果如下： ? 从效果上看，很容易理解，这个是积累求和的典型案例。...更更复杂的迷思 注意：在积累求和模式中，第9行，这里是 ALL ( DimDates[Date] )，而外部的筛选环境是 DimDates[Month]，因此，ALL ( DimDates[Date]...C语言经过了编译器才转换为二进制代码得到执行；在DAX中，类似的是DAX表达式会被转换成对DAX引擎的查询计划才会被执行。
DAX使用场景及常用函数 Power BI中DAX函数非常多，功能非常强大，下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数，这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比，为了更方便后续的可视化展示数据...CALCULATE函数是DAX函数中最重要和常用的函数，主要功能是根据指定的条件对数据进行筛选然后按照指定的表达式进行计算，找出满足条件的数据,其用法如下： CALCULATE(表达式,[筛选器1],[...筛选器2]... ...)...复制 以上"表达式"参数是指对筛选后的数据进行计算的表达式，可以执行各种聚合计算，后续参数是一系列的筛选器，筛选器也可以为空，多个筛选器之间用逗号分割，多个筛选器都满足的数据集合才会被指定的表达式进行计算...以上需求我们可以使用TOTALYTD进行统计，TOTALYTD用法如下： TOTALYTD(表达式,日期列,[筛选器],[截止日期]) 复制 表达式参数代表统计的表达式，日期列参数指定日期时间列，筛选器参数可以过滤数据
3.8 追加查询与合并查询 3.8.1 实例1：使用追加查询批量合并多个Excel工作表数据 3.8.2 认识合并查询的6种类型 3.8.3 实例2：使用合并查询完成各种数据匹配 第4章 M函数和M...DAX中的数据类型与运算符 7.3.3 创建DAX表达式时表和列的引用方式 第8章 Power Pivot和DAX基础知识 8.1 理解计算列与度量值 8.1.1 依附于数据表的计算列 8.1.2...的基础函数 8.3.1 以SUMX为代表的结尾带有X的聚合函数 8.3.2 筛选函数FILTER和逻辑运算符 8.3.3 DAX中最重要的CALCULATE函数 8.3.4 CALCULATE函数的筛选器的选择...8.4.4 行上下文转换 8.5 CALCULATE函数的调节器 8.5.1 删除筛选器的ALL函数 8.5.2 追加筛选的KEEPFILTERS函数 8.5.3 激活关系的USERELATIONSHIP...：使用CUBEVALUE函数提取Power Pivot数据模型中的数据 9.5.3 实例2：使用“切合器+CUBEVALUE函数”动态提取Power Pivot数据模型中的数据 第10 章时间智能计算
“数量”进行求和统计，非常简单，直接将“数量”字段拖放到相应的图表中即可： 当然，如果要写度量，公式也非常简单，SUM一下就好了： 我前面的文章讲过，DAX的核心原理就4个字——筛选计算。...实际上，数据模型的建立，就是使得表间形成了自动的数据筛选关系，即可以自动地筛选出所需要的数据用于计算。这时，所有的基础函数都能很快地得到应用，发挥作用。...仍然是“筛选-计算”的原理，首先想办法把可以用于计算的数据筛选出来，但是，因为表间没有关系，所以数据的筛选需要自己通过对开票表写条件去筛选，然后再进行计算，如下所示（暂时没看懂也没有关系，后面我会增加DAX...的内容）： 从这里可以看出，在表间没有关系时，你必须自己去构建复杂的公式去筛选出所需的数据，然后才能进行计算！...你不写个十分能装逼的公式，连个求和都做不了！ 这就是为什么数据模型如此重要的原因，也是DAX圣经必须放在开篇第一章的原因：数据模型没有构建好，所有的函数都无用武之地！
但如果使用多值的表列，会得到这样的结果： ? 这里也请注意两点： 1、度量值的定义是正确的； 2、度量值的使用结果是不符合预期的。 这是初学者常常出现的问题，从逻辑来看： ?...当VALUES函数直接用于度量值时，DAX 引擎仅仅检查语法，是没有错误的；但只有在用户使用该度量值的运行时，才会真正计算，得到了含有多个值的结果（也是一个表），且提示用户：表中应该具有单个值。...是求和，还是显示出来，然后再用 DAX 函数来操作，确保度量值可以显示正确的结果。...因此，上下文转换的本质其实正是：宏观迭代到微观筛选的转换。在数据模型中，很多计算的确是要建立在不同层面之间的，那么这种宏观迭代到微观筛选的转换便是在不同层面取数的核心逻辑。...这就指导我们在面对一个问题时，我们要考虑表示该问题的数据结构应该强调的是什么，然后想办法来构建这些的数据结构，再基于数据结构来进行计算。
在DAX Studio中返回表 通常我们在DAX Studio中书写的时候,要使用到evaluate申明，也就是在DAX Studio中进行书写公式，我们可以得到函数中间返回的表格，以便于我们查看。...需求：我们需要计算销售量大于10000的求和，我们可以使用度量值公式 calculate(sum('销售表'[销售量]),FILTER('销售表','销售表'[销售量]>10000 其有2个步骤： 筛选出销售量...>10000的数据 对筛选出的销售量进行求和 如果我们需要检查筛选出的公式是否对，那就可以在在DAX Studio中书写公式 Evaluate Filter('销售表','销售表'[销售量]>5000)...在DAX Studio中返回度量值 如果我想计算大于10000销售量的个数，则需要书写度量值 calculate(COUNTROWS('销售表'),FILTER('销售表','销售表'[销售量]>10000...[条件数量]：在度量值下所指定的具体某个度量值 使用技巧：和输入DAX函数一样，我们在关键的地方输入符号引用就可以快速的选择所对应的值。 ? ? ? ?
重要 在前面的代码中，你看到了一个将FILTER函数返回的结果进行求和的示例。这不是最佳做法。在《DAX权威指南》的第4章中，你将学习如何使用CALCULATE函数来实现更灵活、更高效的筛选。...VALUES函数返回在当前筛选器中计算的列的不同值。如果在计算列或计算表中使用VALUES或DISTINCT函数，则它们与ALL函数的行为相同，因为没有生效的筛选器。...但是，当在度量值中使用时，这两个函数在计算时会考虑现有的筛选器，而ALL函数会忽略任何筛选。 如前所述，这两个函数几乎是相同的。...如果你不希望呈现这种结果，也就是百分比不是基于总销售额计算的，而是只计算筛选器选定的值，则需要使用ALLSELECTED函数。...图19 使用ALLSELECTED函数，在基于销售额计算百分比时只考虑外部筛选器 总计恢复为100%，报表的数字反映的是占可见总计（Visible Total，即只考虑除当前视觉对象之外的所有筛选器
加入 PowerBI自己学 知识星球 可以：下载源文件，边学边练；遇到问题，提问交流，有问必答。上下文，全称计值上下文，英文是Context，也可以翻译成计值环境，指DAX运算时所处的数据前提。...上下文分为筛选上下文和行上下文，列运算遵照筛选上下文，行运算遵照行上下文。了解了上下文，就能知道DAX运算会返回什么样的结果，进而修改上下文，返回需要的结果。...筛选上下文DAX的度量值默认是基于模型的一个筛选后的子集进行运算的，这个子集是它的数据前提，就是它的筛选上下文。...筛选上下文可以在筛选器、切片器、其它视觉对象带来的交互筛选、视觉对象的轴、矩阵的行和列、甚至是度量值的公式中实现。比如对于销量度量值，我们可以通过以下方式给它一个筛选上下文客户=张三。...销量 = SUMX('订单表', [数量])在客户筛选器中筛选张三，度量值就返回张三的销量。在客户切片器中筛选张三，度量值就返回张三的销量。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南（第二版）》的学习笔记，有问题可以留言或联系BI佐罗修改，感谢你的支持。 ?...前面的例子展示计算销售总额，我们新建一个价格乘以数量的列，随后我们对其求和，计算销售总额。得出的数字可作为分母，用来计算每种产品的销售百分比。...在 DAX 里，你可以使用迭代器在一个步骤中执行相同的操作，迭代器的工作方式正如其名：迭代表，并对表的每一行进行计算，将结果予以汇总，返回需要的单个值。 [!...这不是 DAX 的问题，而是你完全不知道 DAX 是怎么运行的。...每个 Tabular 模型里的表，既不是度量组也不是维度，它是一个可以计算值，扫描，筛选，对里面的值进行求和的表。DAX 的一切都基于两个简单的概念：表和关系。
4.3.5 使用ALL函数清除筛选器 上一节中的两个度量值都存在着相同的问题，很明显，它们都依赖于上下文。...为此，可以使用一类 DAX 函数，我们将其称为 ALL 系列函数。这些函数之间的区别在于删除了哪些筛选器。 ALL：此函数可以将一个或多个列或者是一个表作为参数。...即便 DAX 引擎可能会优化此处的计算过程，但其中的差异依旧会很大。 与查询上下文中的筛选器不同的是，表筛选器可以具有多个列，当您意识到这一点时，将表用作筛选器将变得更加强大。...我们的期望是，通过浏览这些案例，您将进一步领略并理解 DAX 的强大功能，由此您将受到启发，并使用 DAX 计算来解决自己的业务问题。...并且本例只是作者用来阐述上下文转换过程的一个简单示例，在实际的业务场景中并不会真正出现。因此，这种计算方法（仅对于使用SUM求和而言）并不建议使用。
对于左右两个图表，它们的规律是： 左图：在分组区域内，按照与当前元素的KPI从小到大，积累求和； 右图：在分组区域内，按照与当前元素的名称从小到大，积累求和。...反思 首先，这个问题，让我们对 DAX 计算再次反思： DAX 计算从本质来讲，永远发生在模型层。...请大家仔细观察上述两种模式的实际 DAX 公式，便可以发现视图层计算往往具有两大重大优势： 1、已经计算完毕的内容由于往往可以得到缓存而使得后续计算更快； 2、已经计算完毕的内容不会再收到筛选上下文等复杂逻辑影响...微软 PowerBI 产品组正在面临一个非常尴尬的抉择问题： 1、若 PowerBI 提供原生的视图层计算功能，如：一个新的函数集合，但不属于 DAX，那么，这将使得 PowerBI 除了有 Power...本案例技巧 本案例在计算按名称累计时，使用了一个非常有创意的技巧：SELECTEDVALUE( Customer[Occupation] , "座座座座" ) 默认返回"座座座座"，将作为中英文世界的词语几乎是最大字符而使得在小计行或总计行可以完成正确的计算
其实你的透视表还可以伪装成表格，与众不同： 和传统透视表一样，它支持鼠标右键刷新数据： 它也支持添加切片器动态筛选数据： 那么，如何实现呢？本文介绍两种方式。...1.Power Query方案 ---- 将数据上载到Power Query之后，点击分组依据功能： 选择需要透视汇总的字段： 本案例我们仅仅对数据进行求和，实际还支持平均值、中值、计数、非重复行计数等计算方式...'[销量] ), "销售额", SUM ( '销售明细'[销售额] ) ) 生成的结果如下图所示： 同样，可以刷新，添加切片器。...如果透视表喜欢使用表格形式，逻辑比较简单，仅包括求和、计数等，推荐使用Power Query方案。如果逻辑非常复杂，推荐使用DAX方案。...DAX全称数据分析表达式，可以将复杂的多数据源模型生成一个简约的表格。本文使用了SUMMARIZE函数，更多DAX函数可参考DAX.GUIDE网站的介绍。
问题背景 HR 使用Excel已经可以统计很多内容了，但 BI 的特点，大家知道是 动态 的。本文讲解如何在 PowerBI 中实现 HR 在离职人数的计算。...基础数据 为了简化问题，这里仅仅使用两张表。 离职人员 ? 可以看到明显的特点是对员工离职表，仅仅记录必要的离职日期。 日期表 ? 日期表。...问题重述 按年，月，部门计算当月离职人数； 按年，月，部门计算当月积累离职人数； 按年，月，部门计算当月在职人数； 值得注意的是，以上三个问题有一定的相关性。 数据模型 ? 实现效果 ?...度量值讲解 KPI.人数.离职.当期 = COUNTROWS( VALUES( Data[工号] ) ) 对人数的计算，应该以员工编号作为唯一标识，因此使用该列，同时，我们希望这个计算保持可被筛选的特性...（在 MAX 中发生了更复杂的情况，如果要理解这个问题，请参考另一篇文章，DAX 的 SUM 有多坑爹） 在 准备计算 CALCULATE 的第一个度量值参数时，我们来盘点一下当前的筛选环境 环境1：
不难看出： 在 Power BI 中使用任何图表都会自然的触发条件 2，而用户的确常常会做切片器，而且来自同一个表的不同的列，那么，也很容易触发条件 1，这样一来，这个叫 AutoExist 的机制是很容易被触发的...Power BI 要解决的重要问题就是： 如何在一个巨量的数据空间中，迅速缩减到图表所需要的一个数据子集，通过筛选实现这个目的，而一个表上的多个筛选，如果在计算时分别对待，则会触发笛卡尔积的排列组合运算...通过观察 DAX 公式，以及触发了 AutoExist 产生的问题，可以总结到：如果在公式中有 ALL 掉某表一部分列且报表中有来自该表的多个列的筛选时则可能触发此问题。...（如：清除，常常使用 ALL）某表一部分列筛选 报表中有来自该表的多个列的筛选 则 AutoExist 特性在后台自动运转时可能导致诡异的计算结果，称此为：AutoExist 问题陷阱。...当一个表有两列分别作为切片器时又写了一个 DAX 公式里 ALL 掉了其中一列。 数字就会不对。 解决方法是：把那列单独做个表出来即可。
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