一. 透视列
1. 选择一列,然后再转换中选择透视列,被选择的这一列就会变成 列名
2. 只能选择一列,不能同时选择多列
3. 透视表是二维表,数值匹配不上会用 null值 替代。
4. 透视列中存在高级选项,根据所需选择相应功能(一般对于文本数据,可以选择高级选项中的不要聚合)
二. 逆透视列
1. 逆透视列就是将 横着数据的变成 竖着的数据(恢复成行数据)
三. 合并表
- 在主页中点击合并查询,在弹出的选择框中,选入需要连接的表,并通过鼠标点击两表相同字段
- 合并查询相当于左右拼接数据 ,追加查询相当于 union
四. 读取文件夹
Excel.Workbook([Content])
Csv.Document([Content],[Encoding = Encoding.GBK])
五. power pivot 中的度量值和指标
- pp中的指标叫做
度量值
,被聚合函数处理过的 数据 - 度量值在统计中也称 量度:计算逻辑 和计算方式
- pp中还有一种特殊的指标 叫做计算列 , 没有被聚合函数处理过的数据 (例如 时间日期当中 提取 年)
- pp中还有一种特殊的计算 表 (多个 计算列 组成的)
六. DAX函数进行计算
表名 使用 单引号 包裹
双引号 包裹的是字符串
中括号 包裹的要么是 度量值 要么是列名
1. CALCULATE
#CALCULATE : 对 度量值 进行筛选和过滤的
CALCULATE( sum('表'[列名]) , '表'[字段] >= ? ....)
- 第一个参数的要求 : 要么是度量值 , 要么是聚合函数 计算的列
CALCULATE(
SUM('门店信息表'[门店标配人数]),
[城市] = "镇江"
) #本表字段 直接使用 列筛选
镇江 门店面积 = CALCULATE(SUM('门店信息表'[门店面积]),'门店信息表'[城市] = "镇江市"&&'门店信息表'[门店性质] = "加盟店")
2.filter 接受一个表和一个逻辑条件作为参数,返回满足条件的所有行
- filter 将表作为筛选条件 ,返回对应的值(表和表之间必须存在关联)
- filter 返回的数据也是表类型
#把营销一区 对应的门店 人数求和
CALCULATE(
SUM('门店信息表'[店员标配人数]),
FILTER(
'区域信息表',
'区域信息表'[区域] = "营销一区"
)
) #外表字段 使用filter筛选表
3. SUMX :sum只能够对一列 数值类型 求和
返回为表中的每一行计算的表达式的和 (返回的是度量值)
sum(表名,表达式)
#sum([门店面积])
SUMX('门店信息表' ,[门店面积] * [店员标配人数])