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
我想深入了解 DAX 函數的用途。您可能是尚未完全掌握COUNTROWS工作原理的新手。您也可能是更有經驗的 LuckyTemplates 用戶,但不確定如何最大限度地發揮功能。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
通過我將在下面給出的示例,您將看到COUNTROWS作為 DAX 函數有多麼強大,尤其是在虛擬表中使用時。
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在物理表中使用 COUNTROWS DAX 函數
COUNTROWS 允許您計算您正在引用的任何表中的行數。
因此,當您在量度中使用它時,它也會自動要求您提供表格。
在本例中,我將使用Sales表,因為我已經有了該物理表。
在這種情況下,使用Sales表也很有意義,因為我只是在尋找每天的總訂單數。
由於每個訂單都覆蓋我的數據集中的一行,因此COUNTROWS函數將只遍歷每一行並提供一個條目,以提供我需要的結果。
當然,這是使用COUNTROWS 的最簡單方法。我想告訴你的是,這個函數還可以用於更高級的應用程序,尤其是在虛擬表中。
如何在虛擬表中使用 COUNTROWS 的簡單示例
我將給出兩個示例,說明如何在虛擬表中使用COUNTROWS 。第一個例子使用起來非常簡單。
這一次,我不想只查看總訂單,而是想檢查在任何特定日期超過 15,000 的訂單有多少。
我將再次使用COUNTROWS。但是這一次,我沒有將Sales表直接放在COUNTROWS函數中,而是將它放在中。
同樣,我正在查看這裡的每一行。但這次,我要查找收入為 15,000 及以上的行。因此,隨著度量逐行進行,它只會保留滿足這些參數的所有行的計數。
所以COUNTROWS在這裡做的事情和我之前使用物理表時做的一樣。唯一的區別是它現在被應用於一個虛擬表,我可以在其中輸入我自己的參數。
從這裡開始,可以很容易地向度量中添加更多參數。例如,我還可以檢查每日銷售額中有多少百分比超過了 15,000 大關。
在虛擬表中使用 COUNTROWS 的高級示例
這一次,我將以更高級的方式應用COUNTROWS函數。我將查看在任何特定日期有多少訂單來自我一直以來排名前 50 位的客戶。
我首先查看我的數據集並檢查我總共有多少客戶。查看數字,我看到總共有 3,603 位客戶。
我在這裡設置的數據只有實際購買過的客戶才會出現在列表中。
您還會注意到我的報告中有一個日期切片器。但由於我正在查看的參數,這無關緊要。我從一開始就關注所有客戶。
這就是我希望我的衡量標準發揮作用的方式:我希望它查看每天的每一筆銷售,並評估這些銷售中是否有任何來自前 50 名客戶。所以我的措施看起來像這樣。
在這裡,我再次使用COUNTROWS作為我的主要功能。但是這一次,我將使用創建一個虛擬表。
我仍將在這裡使用我的Sales表,但我將通過僅查看前 50 位客戶來為其添加更多邏輯。這就是我還要使用函數的原因。
由於我正在查看我的前 50 名客戶,這些客戶是根據他們從一開始就購買的,所以我將包括日期。使用ALL函數會忽略可能已放置在日期切片器上的所有其他過濾器。
現在措施已經到位,我在這裡看到一位客戶在這個特定日期滿足了要求。
我如何檢查這是正確的?
我可以通過單擊我的前 50 位客戶之一進行銷售的特定日期來查看我是否獲得了正確的結果。
然後,我將在右側查看我的可視化效果,看看它是否在我的前 50 位客戶列表中出現了一個名字。
果然,我看到了查爾斯·亨德森的名字。現在,我要將其與此處的詳細列表進行交叉引用。
它顯示 Charles Henderson 在那一天購買了價值 9,983 的產品。
可視化效果還讓我更容易看到我正在尋找的數據。這是我在類似場景中也用於可視化的度量。
只要確保您知道如果您有這樣的日期切片器,它可能會影響結果。
在這種情況下,最好也使用所有日期。
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結論
COUNTROWS DAX函數用途廣泛,如我上面列出的示例所示。您可以從物理表上的簡單直接的應用程序轉到使用虛擬表的更高級的場景。
看看它與CALCULATETABLE、ALL和TOPN等其他表函數的配合情況也很有趣。只要您為要添加的邏輯找到正確的組合,它就可以使您的措施適用於您能想到的任何可能場景。
一切順利,
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