开篇啰嗦话

在前文“Dax实战-多年财务报表项目存在串行的合并”中，我为你介绍了多年财务报表合并过程中问题的起因和解决串行合并的关键方案-取项目的行次最大值，并用纯DAX和DAX+Vlookup给出解决方案。下面为你剖析DAX语法，并给出数据库查询语言SQL和Python的解决方案，以期你能举一反三。

重温多年报表合并后报表项目行次确定机制

下图展示了2017、2018年利润表主要项目及其行次。

可以看出，2018年新增“主营税金及附加”导致“销售费用”-“投资净收益”行次行相对2017年均+1；2018年新增”其他收益”项目，导致后续项目行次+2。每年财务报表项目会有所调整(增加或减少)，当把多年利润表合并在一张表中，形成数据库表，同一个项目会有多个行次。下图是仅筛选了“销售费用”和“营业利润”。

如上文所述，“销售费用”的最终行次=max(4,5)=5；“营业利润”的最终行次=max(12,14,16)=16。

其中,max函数是取一组数中的最大值。

那么，应如何取出项目名称和该项目对应的最大行次，这需要用到分组合并函数group。下图是DAX、Sql、Python的group语法：

下图是对3年利润表按照项目进行分组，取行次最大值后的结果。

剩下的就是按照项目名称取得2017-2019年的本年累计值。由于三年的利润表整合在一张表上了，如本文第2张图。需要按年拆分成三张表，然后根据项目名称进行关联(vlookup)，取得每年的”本年累计值”，下面演示了取得三年值的分解步骤。

下面分别为你介绍用Sql、DAX、Python三种方式实现上述逻辑的算法和代码。

Sql的计算逻辑

因为sql处理起来最简单，所以先介绍sql的操作。

我这是用sql server来编写的，不同的数据库，如oracle、sql server、Mysql、Sqlite、DB2、Sybase等，其语法会存在一定的差异，但select语法基本一致，详情请参考各自数据库的描述。

关于sql server的下载、安装请自行在网上查找。建议你下载并安装sql server2019，因为它能更好的支持基于pyton的机器学习，我会在后面系统地为你介绍sql开展数据分析、利用sqlserver中的python来开展机器学习，敬请留意！

01.获取每个项目的行次最大值并保存到视图lrbsort

create view lrbsortas--取得每个项目的行次最大值SELECT 项目,max(行次)  as hc FROM [test].[dbo].[lrb]group by 项目

02.从利润表lrb中分别筛选出2017-2019年的本年累计值，并与lrbsort进行左关联，形成结果表。

lj2019from lrbsort aleft join (select [项目],[本年累计] as lj2017 from lrb where [年度]=2017) b on a.项目=b.项目

DAX的计算逻辑

因为DAX的连接没有sql那么容易，需要分步连接。

01.获取每个项目的行次最大值并保存到变量xm

DEFINE//这是整个程序最为关键最为核心的代码，关键是max,//利用group by 对项目分组，当一个项目在三年的行次不一样，取其最大值var xmlist=GROUPBY(lirunbiao,lirunbiao[项目],"hc",maxx(CURRENTGROUP(),lirunbiao[行次]))// 务必要用SELECTCOLUMNS将xmlist重新形成xm，否则//在执行NATURALLEFTOUTERJOIN时出现错误,// 错误信息：“未检测到公共联接列。联接函数“ NATURALLEFTOUTERJOIN ”至少需要一个公共联接列”var xm=SELECTCOLUMNS(xmlist,"项目",[项目],"hc",[hc])

02.从利润表lrb中分别筛选出2017-2019年的本年累计值

//从利润表lirunbiao中筛选出不同年度的记录并保存到不同的变量中var t2017=FILTER(lirunbiao,lirunbiao[年度]=2017)var t2018=FILTER(lirunbiao,lirunbiao[年度]=2018)var t2019=FILTER(lirunbiao,lirunbiao[年度]=2019)//获取2017年的本年累计数并保存到变量中var m2017=SELECTCOLUMNS(t2017,"项目",[项目],"2017",[本年累计])var m2018=SELECTCOLUMNS(t2018,"项目",[项目],"2018",[本年累计])var m2019=SELECTCOLUMNS(t2019,"项目",[项目],"2019",[本年累计])

03.与xm进行左关联，形成结果表b4,并用evaluate显示出来

2017

Python的计算逻辑

关于Python及其编辑器的下载、安装请自行在网上查找。python建议你下载并安装最新的、适合数据分析的python开源版本Anaconda，编辑器建议你下载微软的vscode。

关于如何利用python进行审计数据分析，我将在后续课程陆续讲解，敬请留意！

基于Python的计算逻辑在代码注释里我写的很清楚了，不再叙述。

import pandas 

上面用三种方式为你详细地介绍了多年报表合并后，报表项目行次发生变化，导致合并困难的解决方案。其中，DAX适合EXCEl中级使用者，SQL和Python则适合具有一定的数据分析技能的审计人员。

或许，你尚处于Excel的初级阶段，实施审计数据分析尚有一定难度。SQL和Python可能闻所未闻，更不用说去使用它，不要着急，如果你愿意跟着我的脚步，潜心研究，你终将步入审计数据分析大师的行列。

期待你跟着我一起进步和提高！

有你的期待和支持，我会不懈地牺牲自己的休息时间努力爬格子！

随着轻轻的风轻轻地飘

历经的路都会刻骨铭心

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欲见详情，静候下文

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