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Power BI-DAX公式常用函数套路

2018-11-22  本文已影响5425人  BI罗

一.筛选类函数

1.ALL, ALLEXCEPT, ALLSELECTED
ALL(table/column)  --ALL用来清除整个表或某个字段的筛选条件,通常配合CALCULATE使用
ALLEXCEPT(table/column) --删除表中除已应用于指定列的筛选器之外的所有上下文筛选器
ALLSELECTED(table/column) --从当前查询的列和行中删除上下文筛选器,同时保留所有其他上下文筛选器或显式筛选器

2.CALCULATE(<expression>,<filter1>,<filter2>...)
--Calculate可以应用在多个表
  Calculate使用AND关系时可直接在条件间加',',但表达“或”时,必须用'||',而且连接的两个条件
  必须引用同一列。
  Calculate中当“[列] = 固定值”这种筛选搞不定时,可用filter/all/values筛选器搭配使用

3.FILTER(table,<filter>)  --返回值:只包含筛选行数据的表
--筛选时对表进行逐行扫描,计算量很大,所以选择筛选的表尽量为lookup表

4.HASONEVALUE(<columnName>) --将 columnName 的上下文筛选为只剩下一个非重复值时,
                              将返回 TRUE。 否则为 FALSE。

5.RELATED(<column>)  --将“一”端的列值添加到“多”端的表中
  RELATEDTABLE(<tableName>) --将“多”端关联的表数据添加到“一”端的列上,
                              返回的是一张表

6.VALUES(<TableNameOrColumnName>)  --返回由一列构成的一个表,该表包含来自指定表或列的
                                   非重复值。 换言之,重复值将被删除,仅返回唯一值。

7.EARLIER函数:
  例如我们有“产品名称”和“销售金额”两列数据。基于此,我们希望计算出每个产品的销售金额排名。
  COUNTROWS(
            FILTER('产品销售表',
                   EARLIER('产品销售表'[销售金额])<'产品销售表'[销售金额])
           )+1
  --EARLIER=当前行,按照当前行进行逐行扫描,SUMX+FILTER+EARLIER 
    是Power Pivot中比较常用的函数组合,由于Earlier针对每一行数据都进行计算,
    所以理论上计算量相当于数据行数的平方。如果有10行数据,则需要计算100次,
    所以数据量大的时候大家使用要小心,有可能会造成模型计算缓慢。

二.逻辑与逻辑判断函数

1.IF(logical_test>,<value_if_true>, value_if_false)
  --检查是否满足作为第一个参数提供的条件。 如果该条件为 TRUE,则返回一个值;
    如果该条件为 FALSE,则返回另一个值,用法与excel类似

2.SWITCH(<expression>,条件1,值1,条件2,值2)  --根据值列表计算表达式,
                                             并返回多个可能的结果表达式之一。
3.CONTAINS(InternetSales, [ProductKey], 214, [CustomerKey], 11185)
  --是否同时存在销售给客户 11185 的产品 214 的任何 Internet 销售额。
4.ISBLANK(column) --判断该列中某个值是否为空
5.ISNONTEXT(column)  --检查某个值是否不是文本
6.ISNUMBER(column)  --检查某个值是否为数字
7.ISTEXT(column)    --检查某个值是否为文本
8.ISLOGICAL(column) --检查某个值是否是逻辑值

三.时间日期类函数

1.计算年初至今累计--TOTALYTD函数
  例如计算年初至今累计的销售金额:
[年累计金额]:=
TOTALYTD([销售金额],
         '日历年'[日期])
# 如果要加上一个时间截止点,则写为:
[年累计截止金额]:=
TOTALYTD([销售金额],
         '日历年'[日期],
         '日历年'[日期]<DATE(2016,6,1))
# 同理计算季度初至今累计--TOTALQTD, 计算月初至今累计--TOTALMTD

2.计算上一年/季度/月的销售额--DATEADD函数
[上一年销售额]:=
CALCULATE([销售金额],
          DATEADD('日历年'[日期],-1,YEAR))  --YEAR可改为QUARTER,MONTH,DAY
                                           --将-1改为+1则时间后移

3.计算同比/环比
# 月同比--今年每月的销售金额相比去年同月份增长的比率
[上一年销售额]:=
CALCULATE([销售金额],
          DATEADD('日历年'[日期],-1,YEAR))
[同比]:=
DIVIDE([销售金额]-[上一年销售额],
       [上一年销售额])

# 月环比--这月与上月相比销售额增长的比率
[上一月销售额]:=
CALCULATE([销售金额],
          DATEADD('日历年'[日期],-1,MONTH))
[环比]:=
DIVIDE([销售金额]-[上一月销售额],
       [上一月销售额])

4. 计算两个日期之间间隔--DATEDIFF
[时间间隔]:=
DATEDIFF([开始日期],
         [结束日期],
         'Y')   --参数"Y"换成"M"或"D",则分别对应月和日
                --也可以改成HOUR,MINUTE,SECOND计算小时,分,秒

5.其他日期时间函数:
DATE(2009,7,8)  --结果返回'2009/7/8 0:00:00'
DATEVALUE("8/1/2009")  --将文本形式的日期转换为日期时间格式的日期,结果返回
                         '2009/8/1 0:00:00'
DATEADD([日期],3,DAY)  --日期加减函数
EOMONTH([日期],3)      --返回指定月份数之前或之后的月份的最后一天的日期
EDATE([日期],3)        --返回在开始日期之前或之后指示的月数的日期   
YEAR(),MONTH(),DAY(),HOUR(),MINUTE(),SECOND()
NOW() --返回当前的日期时间  TODAY()--返回当前的日期          
WEEKDAY([日期],1)  --一周中的第几天,参数1代表从星期日开始计数,参数2代表从星期一开始计数
                     参数3代表从星期一开始计数,但到星期六结束
WEEKNUM([日期],1)  --一年中的第几周,1代表从周日开始计数,2代表从周一开始计数  

统计聚合函数

1. SUMX(table,<expression>)  --SUMX与CALCULATE功能类似,但SUMX属于迭代函数,计算量大
                             --同理AVERAGEX,MINX.MAXX用法相同
2. SUM(),MAX(),MIN(),SQRT()
   DISTINCTCOUNT()--计算去重后列所包含的元素个数
   COUNTROWS()  --计算表的行数
   COUNT()  --计算列中包含数字的单元的数目
   COUNTA()  --计算列中不为空的单元的数目
   COUNTBLANK()  --计算列中空白单元的数目

3.DIVIDE(分子,分母)  --在DAX中涉及到除法必须用DIVIDE

4.CROSSJOIN(<table1>, <table2>)  --生成笛卡尔积表
  SUMMARIZE(<table>, <groupBy_columnName>,<name>,<expression>)
  --table,任何返回数据表的 DAX 表达式。
    groupBy_columnName将使用该列中找到的值创建摘要组,此参数不能是表达式。
    name,给予总计或汇总列的名称,包含在双引号内。
    expression,任何返回单个标量值的 DAX 表达式,其中,表达式将计算多次(针对每行/上下文)。
  GENERATE(<table1>, <table2>)--生成笛卡尔积表

四.文本函数

1. LEFT(),RIGHT(),MID(),FIND(),SEARCH(),LEN() ---字符串提取函数

2. REPLACE(),SUBSTITUTE()  --字符串替换函数

3. TRIM(),LOWER(),UPPER()

4. FORMAT函数,对于日期格式的自定义设置如下图:

文章转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/35982521,来到简书只为学习记录,侵删。
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