PowerBI公式-All函数

That's ALL 函数

通过上一节，我们了解到Calculate可以对初始筛选上下文增删改生成新的筛选上下文，增删改的含义如下图所示，增加即在原有基础上加入新的筛选条件缩小上下文，更改是覆盖原条件重新限定，删除即清除某删选条件扩大上下文。要想收放自如，任意地增删改上下文，我们还需要掌握两个高级筛选函数，All家族和Filter，本节先来学习All函数。

All函数可以说是增删改上下文中的删除，即在初始上下文的基础上扩大范围，这就像我们在地图上拉远了视野一样。

实际操作中你也可以把它理解为Excel中对表筛选时的清除筛选功能。

我们还继续在咖啡表的基础上做试验。值=[销售量]=sum('咖啡数据'[数量])

现在创建[销售量3]= Calculate([销售量],All('咖啡数据'))，意义为清除所有筛选条件后再计算咖啡数据表的[数量]列求和, 所有值的输出结果为总计54245。

All函数不仅可以清除筛选表，还可以清除删选列，用法是一样的。我们再创建[销售量4]=Calculate([销售量],All('原材料'[咖啡种类]))，得到下表

这里的列是可以多个引用的，比如All([列1],[列2],[列3]...),","表示AND的关系。

读到这里你可能会问，All函数在实际应用上有什么意义？上面的例子其实是为了说明它的原理，我们现在再做个应用的例子，求不同咖啡种类、不同杯型体积的销售量占总销售量的比，[占比] = [销售量]/[销售量3] ，数字看起来是不是有意义得多了。

看到这张表，你可能会联想到Excel传统数据透视表中也可以去显示总计的百分比，但这个只是显示形式上的相同，本质逻辑上是完全不一样的。

对于这个例子传统数据透视表还可以尽力去满足，但如果我们的需求更复杂，比如求季度平均值，占小杯咖啡销售量的比，当月占上个月销售量的比...传统数据透视表远远不能满足了。这也是前面章节一直强调的意义，度量值是数据分析游戏规则的变革者。