很多时候，我们可能需要使用变量表中的列，例如： VAR vTable = FILTER( 'Order' , [Discount] 0 ) 这里定义了一个 vTable 表示订单中没有折扣的那些订单...进一步地，我们想对这个表求和，可能会这样写： VAR vResult = SUM( vTable[LineSellout] ) 这里是希望表达计算销售额，但会遭遇一个语法错误，这里不能使用 vTable...如果希望使用基表中列，可以使用这样的语法： 表[列] 因此， VAR vResult = SUM( 'Order'[LineSellout] ) 是有效的正确语法，而 VAR vResult = SUM...如果希望使用非基表中的列，则不可以直接引用到，要结合具体的场景来选择合适的函数。...取出某列 如果想直接取出某列，也必须注意使用的方式，例如，错误的方式如下： VAR vList = VALUES( vTable[LineSellout] ) 这就是一个错误的语法，因为 vTable[
随着 PowerBI 在2020.7月的发布，迎来一个重要的功能：计算组（Caculation Group）。 我们会用几个篇幅从基础到高级来给出计算组的所有使用方式和内幕，供大家使用。...下面给出在 PowerBI 中的实践方式。 开启 PowerBI 的增强元数据 确保下载了最新版的 PowerBI 桌面版。...这样，PowerBI 的所有内容将以一种新的模式存在，它是必须的，这是 PowerBI 的未来默认存储方式。...选择正在运行的 PowerBI Desktop，如下： ?...请注意： PowerBI Desktop 必须提前运行起来 PowerBI Desktop 必须已经有一个数据模型而不能是空的 建议： 可以在运行 Tabular Editor 之前，现在 PowerBI
实际应用中一般使用度量值来计算排名，今天小伙伴因为特殊场景需要，必须采用计算列来显示排名。 ? 如上图所示，需要用计算列来显示不同员工不同地区，按照时间降序排列的排名。...计算列排名 = COUNTROWS(FILTER('tb', 'tb'[员工]=EARLIER(tb[员工])&&...var 功能强大于 earlier ，其创造了一个可迭代的变量，代码如下： var计算列排名 = var who = 'tb'[员工] var country = 'tb'[地区]...Rankx解法 Rankx 本来就是 DAX 中用来计算排名的标准用法，Rankx 语法 ?...这里的思路就是先过滤出相同员工相同地区不同时间的表，再给这张表按照时间进行降序排名 Rankx计算列排名 = var who = 'tb'[员工] var country = 'tb'
awk 列计算 格式： awk -F "[分隔符]" ‘BEGIN{total=0}{total+=$[列数]}END{print total}’ [文件名] 说明： [分隔符]：一般为“\t”制表符...，具体视格式而定 [列数]：统计的列数索引，从1开始 例子： awk -F "\t" 'BEGIN{total=0}{total+=$1}END{print total}'
小勤：在Power BI里怎么增加一列？ 大海：在Power BI里增加列有2种方法，一种是咱们在学Power Query里的“添加列”方法，还有一种是在PowerPivot里的新建“计算列”方法。...具体操作方法如下： 在查询编辑中添加列： 直接在Power BI Desktop界面中新建列： 小勤：啊。Power BI真是两这个的完全组合啊。这两者之间有什么不同吗？...而在Power BI Desktop里用新建（计算）的方式，使用的是Power Pivot中的相关方法，总体看来相对弱一些。...但是，新建计算列的方法有个好处，是可以直接引用计算度量的相关结果，这一点是用PQ添加列方法做不到的。 小勤：那该怎么决定到底用哪一种方法呢？ 大海：我很少纠结这个问题，反正觉得哪个用起来方便就用哪个。...总的来说，我一般是除非要引用某些计算度量的结果或者是一些非常简单的计算列，绝大部分的时候我都是用PQ进行处理的。 小勤：嗯。我大概知道了。
非常碰巧，在最近几个项目中都遇见计算阶乘的情况，主要是计算排列组合数的时候会用到阶乘。 理论 PowerBI DAX 中默认是没有计算阶乘的函数的。...这里给出一种在PowerBI DAX 中计算阶乘的方法。 在数学的定义中，对阶乘的定义是这样的： N ! = 如果 N = 0 , N ! = 1; 否则 N = N × ( N - 1 ) !...可惜的是，PowerBI DAX并不支持阶乘，阶乘的另一种计算方式是可以直接进行计算。例如： N !...= 1 × 2 × … × N PowerBI DAX实现 下面给出在 PowerBI DAX 的计算方式： 其中，通过参数获得 N值，然后通过N值构建一个序列，再对序列进行连乘得到最后结果。...PowerBI 实现效果 用PowerBI实现的效果如下： 阶乘的可视化 在学习理论的时候，我们都知道如果一个数列呈现阶乘 如果我们直观对比x的平方，2的x次方与x的阶乘，可以看出： 随着N的增长，阶乘的增长是很恐怖的
PowerBI 目前作为商业智能工具，其核心功能特性是：分析。我们会开设一个系列《Thinking in DAX》和大家一起从思想和计算的抽象层面来再次深入理解这个过程。...要分析和处理一个问题，需要有解决它的逻辑框架，这涉及两个内容： 数据结构 - 数据以什么形式摆放 计算方法 - 如何基于数据摆放的结构进行计算 有过大学计算机相关背景的伙伴会非常清楚：数据结构和算法，是一个程序员...视为列表，列表（List），强调的不是表，而是一个列，例如：VALUES( Product[SKU] )。往往下一步就是对列表的迭代。...仅仅只有这个结构，但它可以被理解成的数据结构包括但不限于： 值，一行一列的表。 列表，往往要施加迭代运算。 集合，往往要施加交集等运算。...我们刚刚讲过解决任何问题，都需要逻辑框架，它包括： 数据结构 计算方法 经过科学家论证，如果某种计算方法能够充分提供三个计算逻辑，在理论上是可以表示任何计算方法的，这三个逻辑就是： 顺序逻辑 分支逻辑
而这里需要将【离岗-回岗】合理配对以计算离岗时长。 分治法：将原问题化解为有限的原子问题以及原子问题的重复，并先分类解决原子问题，再整体解决原问题。本案例将使用分治法策略来实现。...考察单日单人的情况 根据业务的描述，在这个案例中，存在一个非常复杂的数据准备过程，准备好的数据应该： 明确标明某人某日的上班时间 明确标明某人某日的下班时间 明确标明某人某日的离岗回岗时间 以便于使用度量值计算业务指标...有了这个思路，也无法直接处理，因为根本无从下手，这时我们可以来缩小问题范围，例如：我们只考察一个人的某天的数据，如下： 为此，在PowerBI的查询编辑中，可以得到： 这个过程中存在一定的技巧： 新增一个索引列...对type进行透视 填充 离开 或 回来 的数据 判断类型并标识 去掉由于透视导致的重复 计算离开秒数 这里需要重点强调的是，用这种技巧的处理可以自动处理掉尾随未刷卡的情况，即若无上班打卡或下班打卡记录...在这里充分体现了PowerBI查询编辑的强大特性。对于 单人单日 的可以进行处理，那么对于多人多日的则可以利用这个原子处理进行进一步处理。
如果是常规计算将导致复杂性。 计算的自适应性 由于建立了拉平日期的关店日期数据，并与日期表关联，这就可以弥补两个重要难题： 在计算日期天数的时候，其计算逻辑是统一的，且简单的计数。...在用不同维度做筛选时，计算逻辑保持不变，公式不变。 以下给出相关度量值计算。...可视化分析 根据这些计算，分别构建三个结构来展示这个结果： 按门店的计算 按区域的计算 可视化显示 可以看出： 所有门店的理论可用日期天数都是 30（对于更复杂场景，另外考虑，这里演示一种框架思维和主干逻辑...）； 从区域角度计算，也得到了正确的计算结果。...不同的业务的答案，都会导致上述的计算逻辑的微调。 测试比对 在实际中，要针对上述内容对某些店抽样观察计算，看是否满足实际计算结果。
效果如下： 首先构造了一个坐标轴，然后根据当前坐标轴位置来计算，PowerBI DAX 表达式为： 小结： PowerBI DAX 计算可以非常容易地实现效果。...PowerBI DAX 表达式如下： 小结： PowerBI DAX 计算可以非常容易地实现效果。...在 Tableau 中的设置和计算如下： 在 PowerBI 中，模拟类似的需求，效果如下： PowerBI DAX 表达式如下： 小结： PowerBI DAX 计算可以非常容易地实现效果。...PowerBI 报表级计算完全依赖于模型级的计算，全部由 DAX 给出。 PowerBI 为了实现某些报表计算效果，必须在模型级构建没有任何模型意义的辅助表结合 DAX 实现报表级的计算。...PowerBI 报表层没有独立的计算系统，表现在：PowerBI 没有提供基于模型的计算结果的轻量级二次计算能力，所有的计算全部依赖于模型级的 DAX 表达式进行。
只有将物品的出入对应到相关的批次才能正确计算。 但这就会引入新的管理复杂度。...在设计和进行 DAX 计算时的大忌就是：直接计算。 本案例可以充分体现这点，要计算每一日对应SKU的余量，会同时涉及： 1、同时涉及两个事实表中的日期； 2、同时涉及两个事实表中的SKU。...而经过仔细分析可以发现，在本例中只有一个日期表是无法正常运作的，我们必须使用第二个日期表来控制计算的参考日期，如下： ? 形成视图结构如下： ?...库存数量和入库数量都可以由简单的聚合计算给出，而每次入库所剩余的量以及库龄则比较复杂，效果如下： ?...在熟练熟练使用 DAX 后，需要有两个能力： 1、将业务逻辑转换为 DAX 计算逻辑 2、为业务逻辑的计算提供合理的数据模型支持 再来看库龄的计算就非常简单了： KPI.库龄天数 = DATEDIFF(
计算列与度量值 一般有两个地方可以经常输入DAX公式：计算列和度量值。 ? 1 新建列 Power BI虽然源于Excel，但毕竟是不同的产品。...我们点击新建列，与Excel输入公式的方法类似，在公式栏里先定义列的名称[利润]，再输入“=”，并赋予它计算公式 [价格]-[成本]，利润列就添加到了表中，在右边的窗口里添加的计算列有个计算的小标识。...Power BI的列与Excel表中的列基本类似，不是新鲜事物，相信你试一次就可以掌握。但我要特别提醒的是你应该尽量避免使用计算列除非你不得不使用它。...与新建列的方法类似，点击新建度量值，分别输入度量值名称[城市数量]，“=”，计算公式 用distintcount来计算城市列中不重复的项目。...感谢您关注公众号PowerBI大师
问题背景 在生意中，往往需要计算交易客户的平均年龄，但随着时间的推移，客户每年的年龄都在长大，因此，在计算中使用用户在交易时的年龄更加贴切，而不是客户的静态年龄。...动态平均年龄计算 如果考虑多年数据，那么在购买的时候用最新的用户年龄就不够合理，就需要考虑动态年龄，使用订单数据计算如下： Customer.AverageAge.Fact = CALCULATE(...我们称 TREATAS( VALUES( 'Order'[CustomerID] ) , Customer[CustomerID] ) 是一个钩子，它将不相关的两列挂载起来，进而可以实现计算。...DAX 设计模式（第二版）中文在线学习正式开放 PowerBI 免费技术讲座系列 - BI佐罗专场 财务报告三大表统一及高级分析通用模板 - 数据结构篇 Zebra BI 4.5 发布 - 支持自定义计算...全网首发 PowerBI 全动态中国式复杂矩阵完美增强版 4.0 版 全网首发 PowerBI DAX 支持面向切面超级设计模式共迎 2021 《PowerBI 高级》 - 视频课首发，成为专家必备
，进而计算环比了。...然而，很快就会意识到一个错误：在跨年的时候是不能正确计算的。恍然了解，没有错。但思路立马就有了： 如果是第 1 周，则上周用去年的最后 1 周。 否则正常按上述方式计算。...那么计算周环比就很简单了，不再展开。留给读者自己实现。 总结 本文表面给出了周环比的计算技巧，实际上提出了全局周期的通用计算定式。同时，指出了创新的思维来自克服思维惯性，并示范了思维惯性的表现。...立刻报名：（报名截至 2021-04-14 23点） PowerBI 技术讲座系列 - BI佐罗专场 - 时间智能分析 你可能还想知道： ?...超级福利中国版PowerBI高级个人版现已开通，从零免费无限试用法泄露 ? PowerBI 实现客户同期群分析及可视化 ? 全网首发 Power BI 零售通用系统化解决方案大型模板 ?
超级粘性用户数的计算原理 先来看一个示意图： ?...从计算上看，需要做 X1，X2，…，Xn的交集。 这导致在 DAX 无法编写出通用的公式。...总结 如果你想要计算一下您自己业务的用户超级粘度，直接套用上述的 DAX 公式即可。...另外，不难发现这个计算中可能隐藏着性能问题：如果我们要对 50万 用户针对 1000万 交易记录来计算用户粘度，按照上述的公式会存在性能问题。那么，问题来了，可以优化吗？最快可以多快呢？...再另外，可以针对连续N年，季，月，周，日动态设置周期和周期数再进行计算吗？
这个在 PowerBI 中构建就非常容易。 可以看出，星期五和星期六的指标值显著降低，其他日期类似，也许这就反应了一种规律。...动态推演 如果结合 PowerBI 的筛选，还可以实现动态计算的效果，例如： ? 在 PowerBI 中进行这类分析的显著好处之一就是：动态性。...注意 以往人们也会使用类似的机制，但是由于工具的限制，无法动态计算，例如，某个地区某个店的某类产品的销售规律与全局销售规律是有差异的，这里存在地域，店铺，产品导致的差异性，因此，我们需要动态计算机制。...这个表格可以在 Excel 中维护，需要时加载进入 PowerBI 数据模型即可。 !>该表的日期列并不是完备的。而且，很可能出现重复的日期。...周内日权重指数的计算 因此，周内日权重指数应该在实际可用日中计算，为了计算的公平性，应该采用指标的平均值，而非累计。得到： ?
在 PowerBI 中，时间智能计算是一个老生常谈的问题，但在实际中可能会出现各种变种，这就要求我们灵活处理。 先来看问题是怎样的： ? 同样是 MTD 的去年同期，会出现上下两种情况。...MTD 的标准计算 这里给出标准计算： -- 定义 KPI ，值得注意的是，这里考虑的单位。...正确计算 MTD 的去年同期 从业务的角度来计算 MTD 的去年同期，就应该满足开篇的条件： 2019年（当前年）的未来月份还没到来，不应该进行计算对比。...；在最后一个数据月按照最后一天来计算。...总结 MTD 并不是一个复杂的问题，默认计算也是正确的，但对于业务常识来看，可能存在一定差异，因此，我们就需要调整某些度量值的计算。
第一步，建立计算列，得到递归的展开路径，用 PowerBI DAX 实现，如下： Path = PATH( tbOrg[ID] , tbOrg[PID] ) 结果如下： 注意：Path 不是度量值，是计算列...第二步，对任何一个 Item，建立计算列，表示层级。...因此，对于一个层级就需要建立一对计算列，表示排序和名称。 本案例分别建立了 8 个计算列，效果如下： 注意：以上内容全部由计算列构成。 问题来了： 我们怎么知道要展开到多少级呢？...展开一级就创建两个计算列，那有10个层级，难道要创建20个计算列吗？...小结： 要实现递归表的层级展开，总共分两步： 创建计算列，用 PATH 函数计算展开路径 创建计算列，根据展开路径展开 实现层级计算 以本例为例，要实现层级计算。
现在小伙伴们就可以下载最新版的 PowerBI Desktop 安装程序来体现动态格式了。 什么是动态格式 当你有了一个度量值，它只能被设定为一个数据格式，如下： ?...默认是不支持的 在 PowerBI 中去实现 KPI 的参数化，非常常见，例如： ?...这样，PowerBI 视图层就可以使用这个格式化字符串来对显示进行格式化了。 没有计算组之前 在没有计算组之前，我们也可以实现度量值的参数化，大致实现是这样的： ?...这里 KPI 实际仅仅是一个占位符，而真正的执行，可以交给计算组来完成。 关于计算组的基本使用，在此前的文章已经介绍，可以参考：PowerBI DAX 计算组 基础篇。 这里可以这样构建，如下： ?...另外，值得注意的是，支持动态格式字符串还需要 PowerBI 视图层各个图表的支持，在 2020.07.30 之前，只有表和矩阵可以支持这点；而现在更新的 PowerBI Dekstop 已经可以在更多的图表中内置支持这个重要特性了
标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。...在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。...图1 在pandas中创建计算列的关键 如果有Excel和VBA的使用背景，那么一定很想遍历列中所有内容，这意味着我们在一个单元格中创建公式，然后向下拖动。然而，这不是Python的工作方式。...其正确的计算方法类似于Power Query，对整个列执行操作，而不是循环每一行。基本上，我们不会在pandas中循环一列，而是对整个列执行操作。这就是所谓的“矢量化”操作。...图6 数据类型转换 & 数据框架上的简单算术运算 最后，我们将使用“成年年份”列来计算公司的年龄。
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