Power Query-funksjon i LuckyTemplates: Grupper etter funksjon

Denne opplæringen handler om en kraftspørringsfunksjon  i LuckyTemplates kalt Group By . Det er en undervurdert funksjon i LuckyTemplates som lar deg løse vanlige problemer på enklest mulig måte. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.

Grupper etter-funksjonen er det beste alternativet når du har en serie med attributter som du vil gruppere og lage et aggregat.

Innholdsfortegnelse

• Eksempel på salgstabell
  • Bruke Power Query Function Group By
• Eksempel på basketballrekord
  • Bruke Power Query-funksjonsgruppen etter
  • Gjenskape Basketball Record Table
• Konklusjon

Eksempel på salgstabell

Dette er en eksempelrapport som bruker DAX-beregninger. Den har sirkulær redundans og filterkontekstproblemer.

Tabellen ble gruppert etter kunde, år og måned og sum av salgsbeløp.

Det totale salgsbeløpet plasseres deretter på hver rad i gruppen.

Bruke Power Query Function Group By

For å replikere dette ved å bruke funksjonen Grupper etter, åpne Power Query og klikk Grupper etter .

Når den er åpen, klikker du på Avansert og begynner å gruppere attributter.

Først grupperer du kunde og år og måned . I dette tilfellet navngi kolonnen Totalt salgsbeløp gruppert . Deretter endrer du operasjonen til Sum  og kolonnen til Salgsbeløp .

Du kan se at det genererte en kolonne. Dataene er imidlertid ufullstendige fordi de kun har én rad per kunde.

Så gå tilbake til gruppe etter funksjonstrinnet for å fikse dette.

Klikk på Legg til aggregering nederst i funksjonen og gi den navnet AllData .

For operasjonen, velg Alle rader . Denne operasjonen gir en måte å returnere alle radene som var i de opprinnelige dataene med den aggregerte operatoren brukt på den. Flytt deretter parameterne opp og klikk OK.

Dette oppretter en ny kolonne i tabellen.

Fjern nå kolonnene Kunde og År og Måned og utvider kolonnen AllData .

Du har nå samme tabell satt opp som i eksempelet.

Så, i stedet for å bruke komplekse og sirkulære referanser, kan du bruke Group By for å oppnå ønsket resultat enkelt.

Eksempel på basketballrekord

I dette eksemplet har vi brukt finalerekordene til Chicago Bulls basketballag.

Dette er de beste seriene med syv kamper hvert år.

Bruke Power Query-funksjonsgruppen etter

Ved å bruke Group By-funksjonen må du finne ut hvor mange serieseire de hadde som var 4 av 7.

Hvis du bruker DAX-koder, kan du ende opp med å bruke dette målet for å identifisere seriegevinstene.

Du kan se at den bruker nestede kommandoer, nestede iteratorer og noen funksjoner som f.eks,  .

For å gjøre det i en kraftspørring, ta ut gevinstene og tapene og konverter dem til et tellemål.

Gå til Legg til kolonner og klikk på Kolonne fra eksempler . Navngi deretter kolonnen Antall . Etter det, tilordne 0 verdi for tapene og 1 for gevinstene.

Det neste trinnet er å finne ut det avgjørende spillet i hver serie, som alltid er det siste spillet som spilles.

Så gå til Grupper etter og klikk Avansert. Grupper året og still inn parametrene.

Skriv inn AllData  for kolonnenavnet og sett operasjonen til Alle rader . Klikk deretter på Legg til aggregering og kall det Deciding Game . Sett operasjonen til Max  og kolonnen til spill .

Når kolonnene er generert, utvider du AllData- kolonnen.

Du har nå dataene for det avgjørende spillet.

Det siste du trenger å gjøre er å lage en annen kolonne som returnerer verdien av Count- kolonnen for det avgjørende spillet i serien.

For å gjøre det, klikk på Betinget kolonne og gi den navnet Series Win Count . Still inn parameteren for å generere Count- kolonnen hvis Spill- kolonnen er lik kolonnen Deciding Game . Hvis ikke, bør den gå tilbake til 0.

Når du er ferdig, gå til Hjem-fanen og klikk Lukk og bruk.

Dette er tabellen som ble opprettet ved hjelp av kompleks .

Gjenskape Basketball Record Table

Ved å bruke denne analysen kan du gjenskape tabellen.

Ta med kolonnene Årstall  og Seriegevinster  inn i dashbordet og gjør dem om til en tabell.

Pass på at året ikke oppsummerer og formatet til seriegevinsten teller som et heltall.

Deretter får du summen av seriegevinsttellingen . Klikk på rullegardinpilen i kolonnen og velg Sum .

Du kan se at den har de samme resultatene uten å bruke en eneste DAX-funksjon.

I disse to eksemplene kan du se hvordan Group By-funksjonen fungerer når du kombinerer den med muligheten til enten å returnere aggregatet eller returnere alle rader.

Det gir deg fleksibiliteten til å takle et bredt spekter av gruppeproblemer.

Konklusjon

Group By er en svært nyttig kraftspørringsfunksjon i LuckyTemplates. Den har et stort potensial i å lage rapporter og visualiseringer.

Hvis bruk av DAX-funksjoner og -koder er for komplisert, kan du bruke Group By-funksjonen som et alternativ. Det bidrar til å generere verdifulle data for komplekse problemer enkelt.

I denne opplæringen har vi vist hvordan du kan maksimere potensialet til Group By-funksjonen og bruke den på dine egne rapporter.