文章预览：

Power BI 之 DAX语法规范详解 1
- 前言
- 表构造函数{()}
- Lookupvalue函数
- Related函数：
- Relatedtable函数
- 筛选引擎Calculate
- - 单条件筛选
  - 多条件筛选
  - 筛选表
- 高级筛选器Filter
- - 什么时候用Filter函数
- Values人工造表
- DISTINCT
- - VALUES与DISTINCT的差异
- ALL函数
- - ALL函数应用于表（计算占比）
  - ALLSELECTED函数
  - ALL函数应用于列（分类占比）
  - ALLEXCEPT函数
  - ALLNOBLANKROW
- 聚合函数
- 迭代函数
- - SUMX
- Earlier函数 [当前行]
- 条件判断函数
- - 1.IFERROR
  - 2.if条件判断
  - 3.switch多项条件判断
  - - switch的特殊用法

Power BI 之 DAX语法规范详解 1

前言

数据分析表达式 (DAX) 是在 Analysis Services、Power BI 以及 Excel 中的 Power Pivot 使用的公式表达式语言。

可供参考学习的文档：
DAX是什么 - DAX圣经 - Power BI极客 (powerbigeek.com)
ALLEXCEPT 函数 (DAX) - DAX | Microsoft Docs

用到的Excel表：

链接：https://pan.baidu.com/s/1WdXej1qo3VXfKCPlvsKcrg
提取码：b60l

一些需要注意的：

1、关于数据建模，注意一对一，一对多，多对多的关系

一端可以向多端进行筛选，多端可以向一端申请内容

2、写函数的时候尽量都写上表名 ‘表名’[列名]

3、建数据库的时候一般都是建一个多端的表，其他的都是一端的表，永远都是一端去连多端

表构造函数{()}

只包含一列的表：

表={“张三”,“李四”,“王五”}

表={(“张三”),(“李四”),(“王五”)}

返回包含一列或多列的表：

表={

(“张三”,“男”,“22”,“实习生”),

(“李四”,“男”,“25”,“工程师”),

(“王五”,“女”,“22”,“销售”)

}

如果没有指定数据类型或某列不同行的数据类型不同时，DAX会自动将该列转为自动识别的数据类型

设置表头：

员工表=

VAR a=

{

(“张三”,“男”,“22”,“实习生”),

(“李四”,“男”,“25”,“工程师”),

(“王五”,“女”,“22”,“销售”)

}

Return

SelectColumns(a,“姓名”,[Value1],“性别”,[Value2],“年龄”,[Value3],“职位”,[Value4])

Lookupvalue函数

语法：Lookupvalue(把哪张表的哪个列取出，那张表的参数，自己表的参数)

多端向一端拿取数据的时候，例如销售表是多端，想要商品表的进价

新建列：

进价 = LOOKUPVALUE(‘商品表’[进价],‘商品表’[商品编码],‘销售表’[商品编码])

Related函数：

（多端找一端）（数据表找基础表）
测试 = LOOKUPVALUE(‘商品表’[进价],‘商品表’[商品编码],‘销售表’[商品编码]) * ‘销售表’[销售数量]

销售成本 = [销售数量] *RELATED(‘商品表’[进价])

Relatedtable函数

（一端找多端）（基础表找数据表）
订单数量 = COUNTROWS(RELATEDTABLE(‘销售表’)

COUNTROWS 函数：统计表的行数

筛选引擎Calculate

我们把不带任何筛选条件、CALCULATE只有第一参数的度量称为元度量。

引擎Calculate分为两部分，第一部分为计算器，第二部分为筛选器

单条件筛选

A01产品销量1 = CALCULATE([总销量],‘商品表’[商品编码]=“A01”)

A01产品销量2 = CALCULATE([总销量],‘销售表’[商品编码]=“A01”)

多条件筛选

两个列的多条件筛选

多条件 = CALCULATE([总销量],‘商品表’[商品名称]=“A01”,‘商品表’[进价]=1800)

一个列的多条件筛选

多条件1 = CALCULATE([总销量],‘商品表’[商品编码] in {“A01”,“A02”,“A03”})

多条件2 = CALCULATE([总销量],not ‘商品表’[商品编码] in {“A01”,“A02”,“A03”})

筛选表

Calculatetable(表，筛选条件)

可以多表运作筛选，最后返回一张表

筛选表 = CALCULATETABLE(‘销售表’,‘销售表’[店号]=1,‘商品表’[商品编码]=“A01”)

高级筛选器Filter

返回一个表，用于表示另一个表或表达式的子集，不能单独使用

Filter是一个表函数，Filter函数对筛选的表进行横向的**逐行扫描**，这样的函数叫迭代函数

举例：
Countrows(Filter(表,筛选条件))
先筛选，再计算行数

Calculate(表达式(度量值),Filter(‘表名’,筛选条件))

计算1班男同学的总成绩

1班男生a = CALCULATE(‘度量值’[总成绩],‘花名册’[班级]=“1班”,‘花名册’[性别]=“男”)
1班男生b = CALCULATE(‘度量值’[总成绩],FILTER(‘花名册’,‘花名册’[班级]=“1班”&&‘花名册’[性别]=“男”))

简单的筛选时（筛选条件是列和固定值比较时），它们的效果是一样的

在Calculate函数中的直接筛选条件里，我们只能输入：
‘表’[列] = 固定值或 ‘表’[列] <> 固定值

‘表’[列]>=固定值或 ‘表’[列] <= 固定值

‘表’[列] > 固定值或 ‘表’[列] < 固定值

什么时候用Filter函数

[列] = [度量值]、[列] = 公式、[列] = [列]、
[度量值] = [度量值]、[度量值] = 公式、[度量值] = 固定值

注意：Filter第一参数的表，必须是唯一参数的表（一端的表）

例如筛选总分>250,(总分是一个度量值)，以下Filter2的写法是错误的
√：Filter1 = CALCULATE([总成绩],FILTER(‘花名册’,[总成绩]>250))
×：Filter2 = CALCULATE([总成绩],FILTER(‘成绩表’,[总成绩]>250))

度量值 [总成绩] = SUM(‘成绩表’[分数]) ,
那么，是否可以不使用度量值，将公式直接带入如Filter5？

答案是否定的
×：Filter5 =CALCULATE([总成绩],FILTER(‘花名册’,SUM(‘成绩表’[分数])>250))

Filter5 带入 SUM(‘成绩表’[分数]) ，只是带入了一个聚合函数，不具备筛选功能，可以改成如下形式：
√：Filter6 = CALCULATE([总成绩],FILTER(‘花名册’,CALCULATE(SUM(‘成绩表’[分数]))>250))

Values人工造表

如果没有一张唯一的表，那我们就可以使用Values人工造表

1、Values(表[列])

VALUES(‘成绩表’[学号])------------------可以拿到成绩表中学号的唯一值

Filter3 = CALCULATE([总成绩],FILTER(VALUES(‘成绩表’[学号]),[总成绩]>250))

2、values(表)
复制一张表

DISTINCT

DISTINCT(表名[字段名]) 返回：去重后唯一值的列

DISTINCT(表) 返回：去除重复行的表

DISTINCT(返回表的表达式) 比如套用filter函数，先筛选再去重

VALUES与DISTINCT的差异

VALUES包括没有匹配的空白行（能返回空行），DISTINCT不返回没有匹配的空白行

DISTINCT函数允许列名或任何有效的表达式作为其参数，但VALUES函数仅接受列名或表名作为参数

ALL函数

ALL函数 ---------一般计算占比时会用到

作用：清除筛选(清除度量值的所有筛选) 返回：清楚筛选后的表格和列

筛选表

ALL函数应用于表（计算占比）

商品表中商品总数=CountRows(‘商品表’)

销售表中的商品数量= Calculate(CountRows(‘商品表’),‘销售表’)

这个时候可以用 [销售表中的商品数量] / [商品表中商品总数] ,求出销售过的商品类型占所有商品类型的占比，但是前提是矩阵里不能放行，否则就会具备筛选功能，如果我们不想要这个筛选功能，就可以用ALL函数来清楚筛选

不能筛选的总数 = CountRows(ALL(‘商品表’))

占比 = [销售表中的商品数量] / [不能筛选的总数]

计算销售表中每个商品的占比

总销量 = SUM(‘销售表’[销售数量])

禁止筛选的总销量 = CALCULATE ([总销量],all(‘销售表’))

每个商品的占比 = [总销量] / [禁止筛选的总销量]

当ALL参数为表是，忽略所有的筛选条件，无论是该图表内还是外部切片器

ALLSELECTED函数

观察上图，占比100%变成90% ，这个时候出现了问题

外部加了筛选器，占比可能会受影响，这个时候将ALL函数替换成ALLSELECTED

ALLSELECTED函数不受内部筛选，受外部筛选

ALL函数应用于列（分类占比）

新建列
大类 = LOOKUPVALUE(‘商品表’[大类],‘商品表’[商品编码],‘销售表’[商品编码])
规格 = LOOKUPVALUE(‘商品表’[规格],‘商品表’[商品编码],‘销售表’[商品编码])

度量值
取消列筛选 = CALCULATE([总销量],all(‘销售表’[规格]))

↑ 观察上图，规格的筛选并没有起作用

↑ 观察上图，对于日期的筛选起了作用

总结：当ALL函数的参数为列时，忽略该列筛选，其他图表字段或外部筛选对其产生作用

注意：ALL函数在引用列的时候，必须与矩阵的行和列在同一张表

假设，ALL函数引用的是销售表，矩阵行和列来自商品表，就会出错

占比 = [总销量] / [取消列筛选]

ALLEXCEPT函数

删除了所有筛选器（除了指定列的筛选器）

语法: Allexcept(表名[列名]) 等同于 All(表名[列名1],表名[列名2],表名[列名3],……)

可以是多个列，用逗号隔开

ALLNOBLANKROW

作用：返回表中除空白行以外的所有行（一般用于核对差异）

例如，签到表，名单是一个表，签字是一个表，核对哪些人没有到

聚合函数

SUM、AVERAGE(数值和/数值个数)、AVERAGEA(数值和/列的项数)、DISTINCTCOUNT、

COUNTA(计算列中单元格不为空的数目)、COUNTBLANK(计算列中单元格为空白数量)、PRODUCT(计算列中单元格乘积)

迭代函数

聚合函数+X

SUMX

将每一行按算数表达式计算后，再将计算结果求和

列 = sumx(‘表’, [列1] - [列] ) 对每一行逐行扫描，汇总求和

列 = CALCULATE( SUMX(‘表’, [列1] - [列2]) ) 加一个筛选，相当于展示每行的列1 - 列2

AverageX、MaxX、MinX、CountX、CountaX、ProductX……它们都是行上下文函数

Earlier函数 [当前行]

例1：
用sumx只是为了逐行扫描，不具备实际作用

下个订单日期 = sumx( FILTER( ‘表’, ‘表’[序号] = EARLIER(‘表’[序号]) + 1),‘表’[销售日期])
sumx第二个参数不是表达式，不产生计算，所以结果就是销售日期

例2：累计求和
累计销量 = SUMX(FILTER(‘表’,‘表’[序号]<=EARLIER(‘表’[序号])),‘表’[销售量])

1、FILTER返回序号小于等于当前序号的所有行的表 2、对这个表进行逐行扫描，扫描 ‘表’[销售量] 求和

例3：分组累计求和
商品累计求和 = SUMX(FILTER(‘表’,‘表’[序号]<=EARLIER(‘表’[序号])&& ‘表’[商品]=EARLIER(‘表’[商品]) ),‘表’[销售量])

表没有序号比较也可以用销售日期比较同理

例4：累计购买次数
第几次购买=COUNTROWS(FILTER(‘表1’,‘表1’[姓名]=EARLIER(‘表1’[姓名])&& ‘表1’[序号]<=EARLIER(‘表1’[序号])))

条件判断函数

1.IFERROR

IFERROR遇到错误时使用指定数值替换
销售金额 = [销售数量]*[单价]

表达式计算遇到错误，返回空（ blank() 换成数值也是可以的）：

销售金额 = IFERROR([销售数量]*[单价],BLANK())

2.if条件判断

例1：称呼 = IF([性别]=“男”,“先生”,“女士”)
第三个参数可以省略不写，省略时返回为空

例2：
时间间隔 = IF([取款日期]=BLANK(),BLANK(),[取款日期]-[存款日期])

3.switch多项条件判断

switch(表达式,值1,结果1,……,[else])

最后一个参数可以省略不写，省略时返回为空

月份 = SWITCH(‘例3’[月],1,“一月”,2,“二月”,3,“三月”,

4,“四月”,5,“五月”,6,“六月”,7,“七月”,8,“八月”,

9,“九月”,10,“十月”,11,“十一月”,12,“十二月”,“无法识别”)

switch的特殊用法

使用TRUE做第一参数，返回条件判断List中第一个为TRUE的结果

年龄段 = SWITCH(TRUE(),‘例4’[年龄]<30,“30岁以下”,

‘例4’[年龄]<40,“30-40岁”,‘例4’[年龄]<50,“40-50岁”,

“50岁以上”)

若是多个条件，使用 && 连接即可

欢迎关注我的博客,与我一起学习数据分析,我将持续分享我的学习过程,我是热爱学习的小翁同学~