DAX有三个用于生成分组聚合数据的函数,这三个函数有两个共同的特征:分组列和扩展列。

  • 分组列是用于分组的列,只能来源于基础表中已存的列,分组列可以来源于同一个表,也可以来源于相关的列。
  • 扩展列是由name和expression对构成的,name是字符串,expression是包含聚合函数的表达式。

在分组列和扩展列上,这三个函数有各自独特的处理方式。

一,SUMMARIZE

SUMMARIZE函数对相互关联的Table按照特定的一个字段(分组列)或多个字段,进行分组聚合。由于分组列是唯一的,通过SUMMARIZE函数,可以获得多列的唯一值构成的二维表:

SUMMARIZE(<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, <name>, <expression>]…) 

参数注释:

  • table:必需参数,表示主表,可以是任何返回表的表达式。
  • groupBy_columnName:可选参数,表示分组列,该列必须是table参数中的列,或者相关联表中的列。分组列必须使用列的完全限定名,格式是table[column],分组列可以有0个,1个或多个。
  • name、expression:可选参数,表示自定义的汇总列/扩展列,该参数对总是成对出现的,name是expression计算结果的名称,expression用于计算列的聚合值。

该函数的返回值是一个汇总表,汇总表包含分组列和自定义的扩展列。

1,获得多列的唯一值

分组列是唯一的,可以不返回汇总列,而只返回分组列,这样得到的表是多列的唯一值。

SUMMARIZE(ResellerSales
, DateTime[CalendarYear]
, ProductCategory[ProductCategoryName]
)

2,获得汇总数据

例如,对数据表 ResellerSales ,按照字段 DateTime[CalendarYear] 和 ProductCategory[ProductCategoryName]分组,计算 ResellerSales[SalesAmount]和 ResellerSales[DiscountAmount]的加和 。

SUMMARIZE(ResellerSales
, DateTime[CalendarYear]
, ProductCategory[ProductCategoryName]
, "Sales Amount", SUM(ResellerSales[SalesAmount])
, "Discount Amount", SUM(ResellerSales[DiscountAmount])
)

该函数利用ResellerSales和DateTime、ProductCategory之间的关系,得到关联表数据(是一个中间临时表),按照DateTime[CalendarYear] 和 ProductCategory[ProductCategoryName]  对关联之后的数据进行分组,分别计算销售和折扣的加和。

注意,ResellerSales和DateTime,ResellerSales和ProductCategory 必须显式存在关系,否则,不能用于分组列中。

3,分组聚合的作用

第一是作为中间临时表,为后续的计算提供数据;第二是用于创建新表,在Modeling菜单中,通过“New Table”从DAX表达式中创建新的Table:

参考文档:SUMMARIZE – groupping in data models (DAX – Power Pivot, Power BI)

4,ROLLUP选项

ROLLUP函数用于对分组列进行上卷操作,该函数用于预定义多个分组集:

SUMMARIZE(<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, ROLLUP(<groupBy_columnName>[,< groupBy_columnName>…])][, <name>, <expression>]…)

作用类似于TSQL的 rollup函数,例如,对于group by rollup(a,b) ,其表示的分组集是group by (), group by (a), group by (a,b)。

5,ROLLUPGROUP选项

ROLLUPGROUP函数用于计算小计组。如果把ROLLUPGROUP来代替ROLLUP函数,那么ROLLUPGROUP通过向groupBy_columnName列的结果添加汇总行来产生和ROLLUP相同的结果。 但是,在ROLLUP语法中添加ROLLUPGROUP()可用于防止汇总行中的部分小计。例如,ROLLUP(ROLLUPGROUP(A,B)),分组集是(A,B)和():

SUMMARIZE(ResellerSales_USD
, ROLLUP(ROLLUPGROUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName]))
, "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
, "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)

6,ISSUBTOTAL选项

只能用于SUMMRIZE函数中,用于检查该列是否为小计组。

SUMMARIZE(<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, ROLLUP(<groupBy_columnName>[,< groupBy_columnName>…])][, <name>, {<expression>|ISSUBTOTAL(<columnName>)}]…)

例如,使用该函数检查CalendarYear和 ProductCategoryName是否为小计组:

SUMMARIZE(ResellerSales_USD
, ROLLUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName])
, "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
, "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
, "Is Sub Total for DateTimeCalendarYear", ISSUBTOTAL(DateTime[CalendarYear])
, "Is Sub Total for ProductCategoryName", ISSUBTOTAL(ProductCategory[ProductCategoryName])
)

二,SUMMARIZECOLUMNS

该函数也用于分组聚合,和SUMMARIZE函数的差异在于分组列之间的关系是非必需的,分组列之间执行的交叉连接或自动存在。

SUMMARIZECOLUMNS( <groupBy_columnName> [, < groupBy_columnName >]…, [<filterTable>]…[, <name>, <expression>]…)

参数注释:

  • groupBy_columnName:分组列,该列必须使用列的完全限定名,格式是base_table[column],该列必须是基础表中的现存列,分组列可以有0个,1个或多个。多个分组列之间的表不要求必须有关系,对于不同表,分组列之间是交叉连接(cross-join);对于相同表,分组列之间使用的是自动存在(auto-existed)。
  • filterTable:可选参数,对分组列所在的基础表进行过滤, 过滤器表中存在的值用于在执行交叉连接/自动存在之前进行过滤。
  • name、expression:可选参数,表示自定义的汇总列,该参数对总是成对出现的,name是expression计算结果的名称,expression用于计算列的聚合值。

返回值是汇总表,包含分组列和自定义列,返回的数据行中,至少包含一个非空值,如果在一个数据行中,所有expression的结果都是BLANK/NULL,那么该行不包含在汇总表中。

1,分组字段进行笛卡尔乘积

以下DAX按照SalesTerritory的字段Category 和 Customer的Education字段进行分组,并对Customer表进行过滤:

SUMMARIZECOLUMNS ( 'SalesTerritory'[Category], 'Customer' [Education], FILTER('Customer', 'Customer'[First Name] = “Alicia”) )

对过滤之后的数据进行汇总计算,返回的结果是Category和Eduction的笛卡尔乘积。

2,IGNORE选项

把包含NULL/BLANK的行过滤掉

SUMMARIZECOLUMNS(<groupBy_columnName>[, < groupBy_columnName >]…, [<filterTable>]…[, <name>, IGNORE(…)]…)

例如,如果Sum(Sales[Qty] )中包含一个NULL/BLANK,那么把该行从结果集中移除:

SUMMARIZECOLUMNS( Sales[CustomerId], "Total Qty", IGNORE( SUM( Sales[Qty] ) ), “BlankIfTotalQtyIsNot3”, IF( SUM( Sales[Qty] )=,  ) )

3,其他选项

  • NONVISUAL()
  • ROLLUPADDISSUBTOTAL()
  • ROLLUPGROUP()

三,GROUPBY

GROUPBY函数除了不能再扩展列中使用CALCULATE函数之外,和SUMMARIZE的用法相同:

GROUPBY (<table>, [<groupBy_columnName1>]..., [<name>, <expression>]… ) 

expression参数中不能使用CALCULATE函数,CURRENTGROUP 函数只能用于最顶层的表扫描(Table Scan)操作。

GROUPBY函数执行的操作是:

  • #1:从指定的表(以及“to-one”方向的所有相关表)开始
  • #2:按照所有的GroupBy列创建分组,每一个分组代表一组数据行
  • #3:对于每一个分组,评估要增加的扩展列(Extension column)。与SUMMARIZE函数不同,不执行隐含的CALCULATE,并且不把该组放入到过滤器上下文中。

在该函数中,可以调用CURRENTGROUP 函数:

CURRENTGROUP()

该函数只能用于GROUPBY函数的expression参数中,表示当前分组。 CURRENTGROUP函数不带参数,仅支持作为以下聚合函数之一的第一个参数:AverageX,CountAX,CountX,GeoMeanX,MaxX,MinX,ProductX,StDevX.S,StDevX.P,SumX,VarX.S,VarX.P。举个例子,对Sales表,按照Country和Category进行分组,计算每个分组中Price * Qty的乘积之和。

GROUPBY (
Sales,
Geography[Country],
Product[Category],
“Total Sales”, SUMX( CURRENTGROUP(), Sales[Price] * Sales[Qty])
)

参考文档:

SUMMARIZE

SUMMARIZECOLUMNS

GROUPBY

DAX function reference

DAX 第七篇:分组聚合的更多相关文章

  1. MongoDB基础教程系列--第七篇 MongoDB 聚合管道

    在讲解聚合管道(Aggregation Pipeline)之前,我们先介绍一下 MongoDB 的聚合功能,聚合操作主要用于对数据的批量处理,往往将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最 ...

  2. Atitit  数据存储的分组聚合 groupby的实现attilax总结

    Atitit  数据存储的分组聚合 groupby的实现attilax总结 1. 聚合操作1 1.1. a.标量聚合 流聚合1 1.2. b.哈希聚合2 1.3. 所有的最优计划的选择都是基于现有统计 ...

  3. 第七篇 :微信公众平台开发实战Java版之如何获取微信用户基本信息

    在关注者与公众号产生消息交互后,公众号可获得关注者的OpenID(加密后的微信号,每个用户对每个公众号的OpenID是唯一的.对于不同公众号,同一用户的openid不同). 公众号可通过本接口来根据O ...

  4. SSRS 系列 - 使用带参数的 MDX 查询实现一个分组聚合功能的报表

    SSRS 系列 - 使用带参数的 MDX 查询实现一个分组聚合功能的报表 SSRS 系列 - 使用带参数的 MDX 查询实现一个分组聚合功能的报表 2013-10-09 23:09 by BI Wor ...

  5. 微软BI 之SSRS 系列 - 使用带参数的 MDX 查询实现一个分组聚合功能的报表

    基于数据仓库上的 SSRS 报表展示,一般可以直接通过 SQL 查询,存储过程,视图或者表等多种方式将数据加载并呈现在报表中.但是如果是基于 Cube 多维数据集的数据查询,就不能再使用 SQL 的语 ...

  6. 微软BI 之SSRS 系列 - 报表中分组聚合中处理不规则层次结构的技巧(没有子元素的时候不展开, 删除+符号)

    分组聚合的展开和收起效果在SSRS Report中非常常用,并且有时还要处理一些比较特别的情况.比如分组合并时有的层次结构是不规则的,有的组有两层,遇到这种情况应该如何处理?   注意到下面的这个需求 ...

  7. Django---Django的ORM的一对多操作(外键操作),ORM的多对多操作(关系管理对象),ORM的分组聚合,ORM的F字段查询和Q字段条件查询,Django的事务操作,额外(Django的终端打印SQL语句,脚本调试)

    Django---Django的ORM的一对多操作(外键操作),ORM的多对多操作(关系管理对象),ORM的分组聚合,ORM的F字段查询和Q字段条件查询,Django的事务操作,额外(Django的终 ...

  8. 解剖SQLSERVER 第七篇 OrcaMDF 特性概述(译)

    解剖SQLSERVER 第七篇  OrcaMDF 特性概述(译) http://improve.dk/orcamdf-feature-recap/ 时间过得真快,这已经过了大概四个月了自从我最初介绍我 ...

  9. 第七篇 Replication:合并复制-订阅

    本篇文章是SQL Server Replication系列的第七篇,详细内容请参考原文. 订阅服务器就是复制发布项目的所有变更将传送到的服务器.每一个发布需要至少一个订阅,但是一个发布可以有多个订阅. ...

随机推荐

  1. 移动端rem适应布局

    移动端rem适应布局 rem rem(root em)是一个相对单位,类似于em,em是父元素字体大小. 不同的是rem的基准是相对于html元素的字体大小. 比如,根元素(html)设置font-s ...

  2. find命令通过排序只保留最新的文件目录

    find /usr/local/canal/logs/example -type d -name "*-*" | sort -nr | awk '{if (NR>=2){pr ...

  3. .NET MVC后台获得VIEW对应的html

    一..Net Core Mvc下获得 建立一个帮助类,如下: using Microsoft.AspNetCore.Mvc; using Microsoft.AspNetCore.Mvc.Render ...

  4. CSTC-2017-Web-writeup

    0x01  前言 这一次的比赛web题只做出来3个,也是菜的抠脚.. 0x02 web-签到题   php弱类型 查看源码,发现是代码审计,要求用户名必须为字母,密码必须为数字,登陆页面可以用开头为0 ...

  5. Mac进行Flutter开发的配置

    可以参数Flutter中文网提供的方法: https://flutterchina.club/setup-macos/ 使用镜像 由于国内访问Flutter有时会受到限制(博主公司网络自带VPN没有这 ...

  6. 【转载】Gradle for Android 第四篇( 构建变体 )

    当你在开发一个app,通常你会有几个版本.大多数情况是你需要一个开发版本,用来测试app和弄清它的质量,然后还需要一个生产版本.这些版本通常有不同的设置,例如不同的URL地址.更可能的是你可能需要一个 ...

  7. ABP进阶教程10 - PDF导出中文乱码

    点这里进入ABP进阶教程目录 问题描述 功能按钮 - 导出PDF,中文信息导出为乱码. 解决方案 导出PDF是通过pdfmake.js实现的. 检查发现是pdfmake引用的vfs_fonts.js字 ...

  8. go构建脚本ansible分发时出现的问题总结“non-zero return code”

    背景介绍: 在Jenkins服务器配置go项目发布脚本,编译完成后,使用ansible分发到部署服务器上,然后将启动项目脚本start_coachcore.sh发布到目标服务器上,执行启动,目标服务器 ...

  9. Python—路由追踪(并生成追踪图片)

    需要先安装两个包 [root@localhost ~]# yum install graphviz // 为了使用dot命令 [root@localhost ~]# yum install Image ...

  10. matplotlib画3D图修改X,Y,Z,colorbar的刻度值

    修改X,Y,Z轴的刻度值 from matplotlib.ticker import MultipleLocator,FuncFormatter from mpl_toolkits.mplot3d i ...