不问花开几许,只愿浅笑安然 除了求和,另一个日常工作中最常用到的聚合方式应该是计数了。DAX提供了一系列关于计数的函数。他们可以帮助我们计算表中有多少行或者某个值出现了多少次。 DAX中包含的计数函数有: COUNT()函数,对列中值的数量进行计数,除了布尔型; COUNTA函数,对列中值的数量进行计数,包含布尔型; COUNTBLANK()函数,返回列中空单元格的计数; COUNTROWS()函数,返回表中行的计数; DISTINCTCOUNT()函数,返回列中值的不重复计数,包含空单元格。 DISTI
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南(第二版)》的学习笔记,有问题可以留言或联系BI佐罗修改,感谢你的支持。
在 PowerBI 中,矩阵的确是最强大而复杂的结构,为了突出显示各种信息,需要对内容来高亮显示。
Power BI虽然源于Excel,但毕竟是不同的产品。我们要试图抛弃Excel中单元格思维的方式,在BI中的表是以列式存储,没有Excel中以A1单元格定位的形式,对于习惯于Excel的你可能要适应一段时间,不过这是件好事情,因为这样的方式使公式易于阅读理解。
先来建个度量值“总销量 = SUM ( '销售表'[销量] )”,把它扔进“条形图”
Excel作图通常使用自带图表或第三方插件图表。自带图表种类比较少,仅仅包含柱形图、条形图、折线图等基础图形,且功能有限。优秀的第三方插件图表是很好的扩充。
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019,Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
还有很多小伙伴学习了《PowerBI 全动态中国式复杂矩阵》的 1.0 和 2.0 版,已经获益良多,而今天,你将看到新的可能性。什么是 4.0 版?本文会给出说明。
Excel Power Pivot俗称超级透视表,具有强大的建模能力。一般情况下,Power Pivot的模型在Excel界面以数据透视表或数据透视图展现。但是,这种展现方式比较单一,无法实现复杂结构报表提取模型数据的需求。
在介绍两种上下文过程中,我会尽量列举它们在计算列和度量值中的不同表现,来增强大家的感性认识。(本系列所用示例,来自微软官方样本数据库AdventureWorks)
有分析意义的数据一般是表结构,即分为行与列,列定义了数据含义,行则构成了数据明细。
授之以鱼不如授之以渔,有关DAX的概念性介绍我特意地拖到这个章节统一来讲,以免在前面穿插让大家混淆。DAX是Data Analysis Expression的缩写,即数据分析表达式,DAX公式同Excel一样,公式繁多可以编汇成一部字典,我们不可能一夜之间把这本字典背下来,在这种情况下教会大家原理和学会查字典的方法尤为重要。
通常我们在DAX Studio中书写的时候,要使用到evaluate申明,也就是在DAX Studio中进行书写公式,我们可以得到函数中间返回的表格,以便于我们查看。
以下内容节选自《DAX权威指南:运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》一书!
以下内容节选自《DAX权威指南:运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》一书! ---- --正文-- DAX(Data Analysis eXpressions),即数据分析表达式,是Microsoft Power BI、Microsoft SQL Server Analysis Services(SSAS)和Microsoft Power Pivot for Excel中使用的编程语言。 它创建于2010年,是随PowerPivot的
一开始PBI催化剂不对此功能进行集成,后来收到的反馈还是较为强烈,所以重新对其进行开发并集成,此批量性的操作,同样地与Excel表单功能进行联合交互。
我们知道在 PowerBI 中,默认的日历是非常丑陋以及有很多限制的,而自定义可视化图表中的控件也并不完美。
华夫饼图可以很好的表现百分比,之前有介绍过如何在Power BI实现。核心原理是DAX嵌入SVG图形。这个方式可以方便的移植到Excel,效果如下:
到了年底,PowerBI积累了一年的功能来了波大的,本次更新的功能涉及几处重大改进。更新功能列表如下:
你可以设置的显示将行分组变成 OUTLOOK样式。对于大量的数据来说,这样会以用户需要的顺序显示数据。用户可以选择要进行的排序(以列为依据),然后控件会以此为依据将行组织起来,分级地显示数据。既可以通
大家好,本节主要介绍单元格对象的Resize属性,Entirecolumn属性、Entirerow属性,以及单元格美化方面的属性。
数据集函数包含sum(求和)、average(求平均值)、max(求最大值)、min(求最小值)及基础运算符(+-*/)
背景:由于工作原因,需要根据excel表格里的不同数据,配置不同颜色或样式给领导,由于excel有多张表格,并且是每个月都要做的工作,故考虑用Python实现。
在Excel菜单栏里,默认(选择)开始菜单,在中间部位有个条件格式控件,里面就是关于表格条件格式的方方面面。主要包含突出显示单元格规则、最前/最后规则、数据条、色阶、图标集以及规则管理等。
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
上一篇文章中,我们聊到使用 xlrd、xlwt、xlutils 这一组合操作 Excel 的方法
最近有粉丝询问Pandas表格可视化的一些问题,刚好前段时间也看过,那么就结合之前处理Excel时的条件格式对着来看吧。
使用Range.Rows.Count和Range.Columns.Count属性。
打开或新建一张报表,右键单击报表的某个单元格,设置该单元格的类型为“条形码类型”,则与该单元格相关的设置显示在属性视图中,如下图所示:
你可以从多方面自定义用户界面来自定义用户与Spread控件的交互方式。同时,你还可以自定义如何处理用户交互方式。 设置允许用户进行的操作 下面的列表总结了通过控件的数据区域,你可以授权用户进行的操作(或者限制用户进行的操作)。 允许的用户功能 相关属性或方法 拖拽单元格数据 FpSpread.AllowDragDrop 属性 拖拽并填写单元格数据 FpSpread.AllowDragFill 属性 编辑单元格备注 SheetView.AllowN
自组织映射 (SOM)是一种工具,通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式,在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据(或数据样本)对SOM进行“训练”:
很多人都知道80/20帕累托法则(20%的人掌握着80%的财富),而ABC分类法可以说是该法则的衍生,目的是把握关键,分清主次。
在工作表中有很多数据,一些数据所在单元格设置为加粗字体格式,现在想要筛选出所有这些加粗字体格式的单元格。
太多的人觉得每个月一个表格存放数据,一年12个月,一个工作薄文件里放12个工作表,然后还有大量的插件批量生成工作表,批量重命名工作表、工作表排序等一系列的功能来辅助完成这些提速性工作。
文章背景:矩阵是Power BI中经常用到的一个视觉对象,如何针对矩阵的值和总计行分别设置不同的条件格式?本文通过创建度量值的方式来实现。
指定启动目录可以减少很多切换目录的麻烦操作,呆鸟以前写过一篇《1 分钟修改 Jupyter 启动文件夹》,已经介绍过,不在此赘述了。
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
自组织映射 (SOM)是一种工具,通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式,在高维结构中显示有意义的模式 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
workbook = xlsxwriter.Workbook('chart.xlsx') #创建一个Excel文件
条件格式是Excel中最为强大的功能之一,能够让我们不使用VBA代码,就能得到很多特殊的效果,例如对满足设定条件的指定单元格设置特定的格式,而在条件不满足时又能还原为原来的格式。
当表格里数据比较多时,很多时候我们为了便于观察数据,会特意把符合某些特征的数据行高亮显示出来。这不,公司的HR小姐姐就有这个需求,说她手头上有一份招聘数据,她想把“薪水”超过20000的行突出显示出来,应该怎么操作呢?
在度量值公式栏里,无论你输入'还是[,智能提示的都不会是列,而是其他已创建好的度量值,所以度量值是不可以直接引用列的。比如'咖啡数据表'中的[数量]列, 该表有近3万行,把这3万行的数据放入度量值中是没有任何意义的。度量值输出的是一个计算结果,所以我们只有用聚合函数求计算列的聚合值才有效。
最近,有很多小伙伴和白茶在聊天,也会涉及到一些度量值的编写,经常能遇到说大脑当机的情况。比如说明明自己知道如何去写,但是大脑思维却停止运转,想不起来的情况,话到嘴边却说不出,这种感觉太难受了。
昨天,发布了文章《你可能从来没用透视表干过这件事,太有意思了!》,其中用透视表实现了月历的显示方式,并且提到,“月历型”报表的问题,众多朋友表示非常期待。
、Python的一大应用就是数据分析了,而数据分析中,经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结,基本受用大部分情况。相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿!
1.表格标记 表格的语法:
我们知道Excel功能很强大,Python与Excel交互也有很多现成的模块可以用,主要有xlrd、xlwt、openpyxl、xlsxwriter这四种可以用,这些模块可以很好地通过Python实现Excel的功能,但是这些模块有一个不太方便的地方就是针对每一个单元格的行列位置去操作的,每次使用都很麻烦,不像DataFrame那样可以针对行列去进行操作。DataFrame虽然操作便利,但是DataFrame又有个不如意的地方就是不能针对表去进行设置格式(字体颜色、大小之类的),所以有的时候为了可以设置表的格式还是需要用那几个比较麻烦的 Excel模块。直到我遇到了StyleFrame模块,这个模块是把Pandas和openpyxl进行了结合,让你既可以享受DataFrame的操作便利,又可以轻松利用openpyxl进行表格样式设置。
有时候,我们需要某些颜色对应的十六进制代码,可能是需要设计网站,也可能是需要开发Web应用。
在Spread中每个单元格都可以被看作一个独立的对象,开发人员不仅可以设置单元格的类型,而且可以为每个单元格设置不同的外观属性。 设置单元格的颜色 你可以为一个或多个单元格设置背景色和前景(文本)色。
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