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DAX从入门到精通 3-5-1 了解 ALL, ALLEXCEP

DAX从入门到精通 3-5-1 了解 ALL, ALLEXCEP

作者: PowerBI入门到实践 | 来源:发表于2019-06-29 21:48 被阅读0次

    了解 ALL, ALLEXCEPT, and ALLNOBLANKROW

    All函数根据你提供的参数,返回表的所有行,或者是列的所有值。例如,下面的DAX查询返回product表的所有行。

    EVALUATE
    ALL ( Product )
    

    all函数接受的参数不能使用表表达式。参数必须要使用表名,或者列的名称。如果你使用的列,那么结果就是包含该列唯一值的,只有一列的表。

    EVALUATE
    ALL ( Product[Class] )
    
    image.png

    All函数的参数可以传递多个同一个表中的多个列。如果使用多个列,那么结果的列就是你传入的相关列,包括了这些列的组合的唯一值。例如:

    EVALUATE
    ALL ( Product[Class], Product[Color] )
    ORDER BY Product[Color]
    
    image.png

    All函数计算时候,会忽略所有的筛选器。可以使用all函数作为迭代函数的参数,例如sumx和filter,或者用于calculate函数的的参数。
    如果要使用all函数取得表的大部分列,那么你可以使用allexcept代替。allexcept的语法需要一个包含列名称的表名来作为参数,来计算结果。最后的计算结果,allexcept返回了除了指定列的该表的所有列的不唯一值。
    对于表格的延续版本,allexcept可以一直保持作用,例如,当你的product表有五个列(ProductKey, Product Name, Brand, Class, Color),下面的会返回相同的结果:

    ALL ( Product[Product Name], Product[Brand], Product[Class] )
    ALLEXCEPT ( Product, Product[ProductKey], Product[Color] )
    

    然后,接着你增加了Product[Unit Cost],Product[Unit Price]列,这时候,all会忽略这两列,而allexcept函数则返回正确的数据。

    ALL (
    Product[Product Name],
    Product[Brand],
    Product[Class],
    Product[Unit Cost],
    Product[Unit Price]
    )
    

    下面的代码返回表的所有列除了Product Code and Color。结果和之前的结果一致,因为结果包含了productkey列,也就是每行的主键。其他行的组合可能会导致一个较少的唯一值组合,因为allexcpet排除了所有的列的组合值的重复。

    EVALUATE 
    ALLEXCEPT ( Product, Product[ProductKey],
    Product[Color] )
    
    image.png

    之前的例子,我们在evaluate中使用all函数,来返回排除所有筛选器的表。下面我们通过创建度量值来计算all函数返回表的行,每次使用不同的过滤条件:

    [Products] := COUNTROWS ( Product )
    [All Products] := COUNTROWS ( ALL ( Product ) )
    [All Brands] := COUNTROWS ( ALL ( Product[Brand] ) )
    
    image.png

    对于每个产品分类,allproduct和allbland返回都是相同的。all函数自动忽略了透视表产生的筛选条件。
    当你要通过关系关联父表的数据时,使用all函数可能会得到一个blank的集合。因为可能存在子表在父表中不存在匹配的问题。可以使用allnoblankrow()来过滤掉这些空行。
    看下面的代码:

    [All Products] := COUNTROWS ( ALL ( Product ) )
    [All NoBlank Products] := COUNTROWS ( ALLNOBLANKROW ( Product) )
    [All Brands] := COUNTROWS ( ALL ( Product[Brand] ) )
    [All NoBlank Brands] := COUNTROWS ( ALLNOBLANKROW (Product[Brand] ) )
    [All Sizes] := COUNTROWS ( ALL ( Product[Size] ) )
    [All NoBlank Sizes] := COUNTROWS ( ALLNOBLANKROW (Product[Size] ) )
    
    image.png

    通过结果,我们可以看出all和allnoblankrow函数的区别。all函数的结果比allnoblankrow多返回一行。原因是有一个sales表在product表中没有对应的行,所以产生了一个多的blank。
    你会注意到all size 和 all noblank size 度量值返回相同的值。度量值评估了product【size】列。这里两个函数返回相同的的原因是,products【size】列自身已经包含了一个blank的值。


    image.png

    只有在进行计算的时候,想要忽略关系中不匹配值的时候,才要使用allnoblankrow,通常都是all函数。

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