什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
我將向您展示如何使用斷開連接的表創建 LuckyTemplates 動態 x 軸,也稱為時間刻度,它可以讓您根據日期或時間基礎更改粒度級別。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
動態允許您顯示最重要的當前信息的詳細信息。它顯示以前日期的粒度較小。
本教程是我最近的博客的延續,我在其中構建了這個可視化,即 R10_table。它建立在這些計算列DTS IsCurrentQuarter和DTS SortBy之上。
IsCurrentQuarter 正在識別我們是否在當前季度是對還是錯。基於該列,然後我們可以創建 DTS 列,它基本上以文本形式返回週格式或季度格式。SortBy 給了我們四位數的年份,然後是季度數,然後是周數(如果是周)。否則,它只返回四位數的年份和星期。
今天,我將構建一個相同的可視化,但我將使用一個斷開連接的表,而不是使用計算列,這是使用度量的R10a_table 。
目錄
如何創建 LuckyTemplates 動態 X 軸
R10a_table 實際上是基於 R10_table,因此假設您有某種事實表或其中包含日期的日期表。如果您查看 DAX,它可能看起來有點令人生畏,但它與計算列的代碼完全相同。我們基本上只是在此表計算中創建計算列。
我們正在從 R10_table 中獲取日期列。因此,我們從一大串日期開始,即該表中的每個日期。然後我們使用並添加當前的IsCurrentQuarter。然後,我們將其修改為不再引用表格,而是僅引用日期列。
我們的 DTS 列和 DTS SortBy 列也是如此。這是相同的代碼。最後,我們使用來選擇我們的 DTS、我們的 DTS SortBy 和我們的 IsCurrentQuarter。然後,我們使用只返回不同的行。
最後我們剩下的只是一個不同的值列表,這些值將最終出現在我們的可視化軸中。這仍然是動態的,並且作為數據模型的一部分保持最新。
由於這沒有連接到任何東西,我們需要一個度量來弄清楚我們到這個訪問的位置,然後去計算平均庫存。那麼,讓我們看一下我創建的度量。
我們要做的第一件事是獲取 DTS SortBy 的 MAX,因為這將是我們可以做的最簡單的事情來解析我們所在的年份、季度和星期。如果是年份,我們只是抓住最左邊的四位數字。
然後,我們將此加零 (+ 0),因為我們正在解析該值,並且我們正在使用基於文本的方法。這實際上返回了一個文本。如果我們嘗試將文本與數字進行比較,就會出錯。因此,最簡單的做法就是加零,然後強制 DAX 將其作為數字而不是文本返回。
對於本季度,我們只是使用 MID 函數來獲取第五個字符。周有點複雜,因為它可能是一位數週,也可能是兩位數週。在這種情況下,我們只是檢查值的長度是否為 6,我們獲取最後一個字符,如果是 7,我們獲取最後兩個字符,如果兩者都不是,則返回 BLANK。然後,我們當然要加零。
如果 week 為空白,那麼我們執行,我們將知道我們在一個季度,然後我們獲取我們的季度信息。如果我們在一周內,並且週不是空白,那麼我們最終將按週進行抓取。
計算列 LuckyTemplates:技巧和最佳實踐
比較 LuckyTemplates 中的計算列和度量值
計算表和表格編輯器中的列 3
結論
這基本上就是它的全部內容。這就是使用帶有度量的斷開連接表創建 LuckyTemplates 動態 X 軸的方式。DAX 並不是非常複雜,尤其是當你把它分成幾塊的時候。我們在這裡所做的就是按年和季度過濾,然後取它的 AVERAGEX,我們得到與使用計算列的可視化效果相同的可視化效果。
我希望您覺得本教程對您有所幫助,並在您自己的工作中實施它。您可以觀看下面的完整視頻了解更多詳情,並查看本教程的第一部分了解更多信息。
一切順利!
格雷格
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