Este es un informe de muestra que utiliza cálculos DAX. Tiene redundancia circular y problemas de contexto de filtro.
La tabla se agrupó por Cliente, Año y Mes, y Suma del Importe de Ventas.
El monto de Ventas totales luego se coloca en cada fila del grupo.
Uso del grupo de funciones de Power Query por
Para replicar esto usando la función Agrupar por, abra Power Query y haga clic en Agrupar por .
Una vez que esté abierto, haga clic en Avanzado y comience a agrupar atributos.
Primero, agrupe Cliente y Año y Mes . En este caso, asigne a la columna el nombre Monto total de ventas agrupado . A continuación, cambie la operación a Sum y la columna a Sales Amount .
Puede ver que generó una columna. Sin embargo, los datos están incompletos porque solo tiene una fila por cliente.
Por lo tanto, vuelva al paso de la función Agrupar por para solucionar este problema.
En la parte inferior de la función, haga clic en Agregar agregación y asígnele el nombre AllData .
Para la Operación, elija Todas las filas . Esta operación proporciona una forma de devolver todas las filas que estaban en los datos originales con el operador agregado aplicado. A continuación, mueva los parámetros hacia arriba y haga clic en Aceptar.
Esto crea una nueva columna en la tabla.
Ahora, elimine las columnas Cliente , Año y Mes y expanda la columna Todos los datos .
Ahora tiene la misma mesa configurada que en el ejemplo.
Entonces, en lugar de usar DAX complejos y referencias circulares, puede usar Agrupar por para obtener fácilmente los resultados deseados.
Ejemplo de registro de baloncesto
En este ejemplo, hemos utilizado los registros finales del equipo de baloncesto Chicago Bulls.
Estas son las mejores series de siete juegos de cada año.
Aplicar el grupo de funciones de Power Query por
Usando la función Agrupar por, debe determinar cuántas series ganadas tuvieron que fueron 4 de 7.
Si usa códigos DAX, puede terminar usando esta medida para identificar las series ganadoras.
Puede ver que usa comandos anidados , iteradores anidados y algunas funciones como , .
Para hacerlo en una consulta de poder, saque las ganancias y pérdidas y conviértalas en una medida de conteo.
Vaya a Agregar columnas y haga clic en Columna de ejemplos . Luego, nombre la columna Count . Después de eso, asigne valor 0 para las pérdidas y 1 para las ganancias.
El siguiente paso es averiguar el juego decisivo en cada serie, que siempre es el último juego jugado.
Entonces, vaya a Agrupar por y haga clic en Avanzado. Agrupa el Año y establece los parámetros.
Ingrese AllData para el nombre de la columna y establezca la Operación en Todas las filas . A continuación, haga clic en Agregar agregación y llámelo Juego decisivo . Establezca Operation en Max y Column en Games .
Una vez que se generan las columnas, expanda la columna AllData .
Ahora tienes los datos para el juego decisivo.
Lo último que debe hacer es crear otra columna que devuelva el valor de la columna Contar para el juego decisivo de la serie.
Para hacer eso, haga clic en Columna condicional y asígnele el nombre Series Win Count . Establezca el parámetro para generar la columna Contar si la columna Juegos es igual a la columna Juego decisivo . Si no, debería volver a 0.
Una vez hecho esto, vaya a la pestaña Inicio y haga clic en Cerrar y aplicar.
Esta es la tabla que se creó usando medidas DAX complejas .
Recreando la tabla de récords de baloncesto
Con este análisis, puede volver a crear la tabla.
Tome las columnas de Conteo de victorias por año y serie en el tablero y conviértalas en una tabla.
Asegúrese de que el año no se resuma y el formato de la serie ganada cuente como un número entero.
A continuación, obtenga el total de Series Win Count . Haga clic en la flecha desplegable de la columna y elija Suma .
Puede ver que tiene los mismos resultados sin usar una sola función DAX.
En estos dos ejemplos, puede ver cómo funciona la función Agrupar por cuando la combina con la capacidad de devolver el agregado o devolver todas las filas.
Le da la flexibilidad para abordar una amplia gama de problemas de grupo.
Agrupar por es una función de consulta de energía muy útil en LuckyTemplates. Tiene un gran potencial en la creación de informes y visualizaciones.
Si usar funciones y códigos DAX es demasiado complejo, puede usar la función Agrupar por como alternativa. Ayuda a generar datos valiosos para problemas complejos fácilmente.
En este tutorial, hemos mostrado cómo puede maximizar el potencial de la función Agrupar por y aplicarla a sus propios informes.