Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、 Group By と呼ばれる LuckyTemplates のパワー クエリ関数について説明します。これは、一般的な問題を可能な限り簡単な方法で解決できる LuckyTemplates の過小評価されている機能です。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。
Group By 関数は、グループ化して集計を作成する一連の属性がある場合に最適なオプションです。
目次
売上テーブルの例
これは、DAX 計算を使用したサンプル レポートです。循環冗長性とフィルター コンテキストの問題があります。
この表は、顧客、年月、売上金額の合計ごとにグループ化されています。
次に、合計売上金額がグループの各行に配置されます。
Power Query 関数のグループ化の使用
Group By 関数を使用してこれを複製するには、Power Query を開いて[Group By]をクリックします。
開いたら、「詳細」をクリックして属性のグループ化を開始します。
まず、CustomerとYear and Monthをグループ化します。この場合、列にTotal Sales Amount Groupedという名前を付けます。次に、演算をSumに変更し 、列をSales Amountに変更します。
列が生成されたことがわかります。ただし、顧客ごとに 1 行しかないため、データは不完全です。
したがって、Group By 関数のステップに戻ってこ��を修正してください。
関数の下部にある[Add Aggregation]をクリックし、 AllDataという名前を付けます。
[操作] で、[すべての行]を選択します。この操作は、集計演算子が適用された元のデータにあったすべての行を返す方法を提供します。次に、パラメータを上に移動して「OK」をクリックします。
これにより、テーブルに新しい列が作成されます。
ここで、Customer列とYear and Month列を削除し、AllData列を展開します。
これで、例と同じテーブルが設定されました。
したがって、複雑なDAXや循環参照を使用する代わりに 、Group By を使用すると、目的の結果を簡単に取得できます。
バスケットボールの記録例
この例では、シカゴ ブルズのバスケットボール チームの決勝戦の記録を使用しました。
これらは毎年最高の 7 試合シリーズです。
Power Query 関数のグループ化の適用
Group By 関数を使用して、シリーズ勝利数が 7 つ中 4 つであるかを判断する必要があります。
DAX コードを使用する場合は、シリーズの勝利を識別するためにこの測定を使用することになる可能性があります。
、などのいくつかの関数が使用されていることがわかります。
これをパワー クエリで行うには、勝敗を取り出してカウント メジャーに変換します。
[列の追加] に移動し、[例からの列]をクリックします。次に、列にCount という名前を付けます。その後、損失には 0、勝利には 1 の値を割り当てます。
次のステップは、各シリーズで常に最後に行われるゲームを決定するゲームを決定することです。
したがって、「グループ化」に移動し、「詳細」をクリックします。年をグループ化し、パラメータを設定します。
列名に「 AllData 」と入力し、「操作」を「すべての行」に設定します。次に、「集計の追加」をクリックし、「決定ゲーム」という名前を付けます。「操作」を「Max」に設定し 、「列」を「Games」に設定します。
列が生成されたら、AllData列を展開します。
これで決定戦のデータが揃いました。
最後に行う必要があるのは、シリーズの決定戦のCount列の値を返す別の列を作成することです。
これを行うには、[条件付き列] をクリックし、「Series Win Count」という名前を付けます。Games列がDeciding Game列と等しい場合にCount列を生成するようにパラメーターを設定します。そうでない場合は、0 に戻る必要があります。
完了したら、「ホーム」タブに移動し、「閉じて適用」をクリックします。
これは、複雑なDAX メジャーを使用して作成されたテーブルです。
バスケットボール記録表の再作成
この分析を使用して、テーブルを再作成できます。
Year列 とSeries Win Count列をダッシュボードに取り込み 、表に変換します。
年が集計されておらず、シリーズ勝利数の形式が整数になっていないことを確認してください。
次に、シリーズ勝利数の合計を取得します。列のドロップダウン矢印をクリックし、[合計]を選択します。
単一の DAX 関数を使用しなくても、同じ結果が得られることがわかります。
これら 2 つの例では、Group By 関数と集計を返す機能またはすべての行を返す機能を組み合わせたときに、Group By 関数がどのように動作するかを確認できます。
これにより、グループに関するさまざまな問題に柔軟に取り組むことができます。
結論
LuckyTemplates で GROUPBY 関数を使用する効果的な方法LuckyTemplates
でクエリをグループに整理する LuckyTemplates
計算グループ – DAX チュートリアル
Group By は、LuckyTemplates の非常に便利なパワー クエリ関数です。レポートや視覚化の作成に大きな可能性を秘めています。
DAX 関数とコードの使用が複雑すぎる場合は、代わりに Group By 関数を使用できます。複雑な問題に対する貴重なデータを簡単に生成するのに役立ちます。
このチュートリアルでは、Group By 関数の可能性を最大限に活用し、それを独自のレポートに適用する方法を説明しました。
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