[]
根据指定分组返回一个汇总表。
分析表达式
SUMMARIZECOLUMNS( <groupBy_columnName> [, < groupBy_columnName >]…, [<filterTable>]…[, <name>, <expression>]…)
参数 | 定义 |
---|---|
groupBy_ColumnName | 用于分组的维度,对基表的完全限定的列引用(表 [列]),其返回的表中包含不同的值。 每个 groupBy_columnName 列都与后续指定的列 cross-joined(不同的表)或auto-existed(相同的表)。 |
filterTable | 添加到指定为 groupBy_columnName 参数的所有列的筛选上下文中的表表达式。 筛选器表中存在的值用于在执行cross-join/auto-exist之前进行筛选。 |
name | 表示要用于指定的后续表达式的列名称的字符串。 |
expression | 任何返回单个值(而不是表)的分析表达式。 |
一个表,基于指定分组的提供列中的值组合的表。
比如Sales表为:
orderID | Amount | ProductKey |
---|---|---|
1 | 10 | 101 |
2 | 17 | 102 |
3 | 9 | 103 |
4 | 12 | 101 |
Product表为:
ProductID | Name | CategoryKey |
---|---|---|
101 | Apple | 1 |
102 | Egg | 2 |
103 | Rice | 2 |
104 | Juice | 3 |
Category表为:
CategoryID | CategoryName |
---|---|
1 | Fruit |
2 | Food |
3 | Drinking |
4 | Seafood |
分析表达式
SUMMARIZECOLUMNS( 'Product'[Name],Filter('Category','CategoryID'=1),"total",sumx('Sales','Sales'[Amount]))
那么使用上面的表达式返回:
Name | total |
---|---|
Apple | 22 |
备注
函数不保证结果的任何排序顺序。