DAX 第七篇：分组聚合

DAX有三个用于生成分组聚合数据的函数，这三个函数有两个共同的特征：分组列和扩展列。

• 分组列是用于分组的列，只能来源于基础表中已存的列，分组列可以来源于同一个表，也可以来源于相关的列。
• 扩展列是由name和expression对构成的，name是字符串，expression是包含聚合函数的表达式。

在分组列和扩展列上，这三个函数有各自独特的处理方式。

一，SUMMARIZE

SUMMARIZE函数对相互关联的Table按照特定的一个字段（分组列）或多个字段，进行分组聚合。由于分组列是唯一的，通过SUMMARIZE函数，可以获得多列的唯一值构成的二维表：

SUMMARIZE(<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, <name>, <expression>]…) 

参数注释：

• table：必需参数，表示主表，可以是任何返回表的表达式。
• groupBy_columnName：可选参数，表示分组列，该列必须是table参数中的列，或者相关联表中的列。分组列必须使用列的完全限定名，格式是table[column]，分组列可以有0个，1个或多个。
• name、expression：可选参数，表示自定义的汇总列/扩展列，该参数对总是成对出现的，name是expression计算结果的名称，expression用于计算列的聚合值。

该函数的返回值是一个汇总表，汇总表包含分组列和自定义的扩展列。

1，获得多列的唯一值

分组列是唯一的，可以不返回汇总列，而只返回分组列，这样得到的表是多列的唯一值。

SUMMARIZE(ResellerSales  
      , DateTime[CalendarYear]  
      , ProductCategory[ProductCategoryName] 
      ) 

2，获得汇总数据

例如，对数据表 ResellerSales ，按照字段 DateTime[CalendarYear] 和 ProductCategory[ProductCategoryName]分组，计算 ResellerSales[SalesAmount]和 ResellerSales[DiscountAmount]的加和 。

SUMMARIZE(ResellerSales 
      , DateTime[CalendarYear]  
      , ProductCategory[ProductCategoryName]  
      , "Sales Amount", SUM(ResellerSales[SalesAmount])  
      , "Discount Amount", SUM(ResellerSales[DiscountAmount])  
      ) 

该函数利用ResellerSales和DateTime、ProductCategory之间的关系，得到关联表数据（是一个中间临时表），按照DateTime[CalendarYear] 和 ProductCategory[ProductCategoryName]  对关联之后的数据进行分组，分别计算销售和折扣的加和。

注意，ResellerSales和DateTime，ResellerSales和ProductCategory 必须显式存在关系，否则，不能用于分组列中。

3，分组聚合的作用

第一是作为中间临时表，为后续的计算提供数据；第二是用于创建新表，在Modeling菜单中，通过“New Table”从DAX表达式中创建新的Table：

参考文档：SUMMARIZE – groupping in data models (DAX – Power Pivot, Power BI)

4，ROLLUP选项

ROLLUP函数用于对分组列进行上卷操作，该函数用于预定义多个分组集：

SUMMARIZE(<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, ROLLUP(<groupBy_columnName>[,< groupBy_columnName>…])][, <name>, <expression>]…)

作用类似于TSQL的 rollup函数，例如，对于group by rollup(a,b) ，其表示的分组集是group by (), group by (a), group by (a,b)。

5，ROLLUPGROUP选项

ROLLUPGROUP函数用于计算小计组。如果把ROLLUPGROUP来代替ROLLUP函数，那么ROLLUPGROUP通过向groupBy_columnName列的结果添加汇总行来产生和ROLLUP相同的结果。 但是，在ROLLUP语法中添加ROLLUPGROUP（）可用于防止汇总行中的部分小计。例如，ROLLUP(ROLLUPGROUP(A,B))，分组集是(A,B)和()：

SUMMARIZE(ResellerSales_USD  
      , ROLLUP(ROLLUPGROUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName]))  
      , "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])  
      , "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])  
)  

6，ISSUBTOTAL选项

只能用于SUMMRIZE函数中，用于检查该列是否为小计组。

SUMMARIZE(<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, ROLLUP(<groupBy_columnName>[,< groupBy_columnName>…])][, <name>, {<expression>|ISSUBTOTAL(<columnName>)}]…)

例如，使用该函数检查CalendarYear和 ProductCategoryName是否为小计组：

SUMMARIZE(ResellerSales_USD  
      , ROLLUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName])  
      , "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])  
      , "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])  
      , "Is Sub Total for DateTimeCalendarYear", ISSUBTOTAL(DateTime[CalendarYear])  
      , "Is Sub Total for ProductCategoryName", ISSUBTOTAL(ProductCategory[ProductCategoryName])  
)

二，SUMMARIZECOLUMNS

该函数也用于分组聚合，和SUMMARIZE函数的差异在于分组列之间的关系是非必需的，分组列之间执行的交叉连接或自动存在。

SUMMARIZECOLUMNS( <groupBy_columnName> [, < groupBy_columnName >]…, [<filterTable>]…[, <name>, <expression>]…)

参数注释：

• groupBy_columnName：分组列，该列必须使用列的完全限定名，格式是base_table[column]，该列必须是基础表中的现存列，分组列可以有0个，1个或多个。多个分组列之间的表不要求必须有关系，对于不同表，分组列之间是交叉连接（cross-join）；对于相同表，分组列之间使用的是自动存在（auto-existed）。
• filterTable：可选参数，对分组列所在的基础表进行过滤， 过滤器表中存在的值用于在执行交叉连接/自动存在之前进行过滤。
• name、expression：可选参数，表示自定义的汇总列，该参数对总是成对出现的，name是expression计算结果的名称，expression用于计算列的聚合值。

返回值是汇总表，包含分组列和自定义列，返回的数据行中，至少包含一个非空值，如果在一个数据行中，所有expression的结果都是BLANK/NULL，那么该行不包含在汇总表中。

1，分组字段进行笛卡尔乘积

以下DAX按照SalesTerritory的字段Category 和 Customer的Education字段进行分组，并对Customer表进行过滤：

SUMMARIZECOLUMNS ( 'SalesTerritory'[Category], 'Customer' [Education], FILTER('Customer', 'Customer'[First Name] = “Alicia”) )

对过滤之后的数据进行汇总计算，返回的结果是Category和Eduction的笛卡尔乘积。

2，IGNORE选项

把包含NULL/BLANK的行过滤掉

SUMMARIZECOLUMNS(<groupBy_columnName>[, < groupBy_columnName >]…, [<filterTable>]…[, <name>, IGNORE(…)]…)

例如，如果Sum(Sales[Qty] )中包含一个NULL/BLANK，那么把该行从结果集中移除：

SUMMARIZECOLUMNS( Sales[CustomerId], "Total Qty", IGNORE( SUM( Sales[Qty] ) ), “BlankIfTotalQtyIsNot3”, IF( SUM( Sales[Qty] )=3, 3 ) )

3，其他选项

• NONVISUAL()
• ROLLUPADDISSUBTOTAL()
• ROLLUPGROUP()

三，GROUPBY

GROUPBY函数除了不能再扩展列中使用CALCULATE函数之外，和SUMMARIZE的用法相同：

GROUPBY (<table>, [<groupBy_columnName1>]..., [<name>, <expression>]… ) 

expression参数中不能使用CALCULATE函数，CURRENTGROUP 函数只能用于最顶层的表扫描（Table Scan）操作。

GROUPBY函数执行的操作是：

• #1：从指定的表（以及“to-one”方向的所有相关表）开始
• #2：按照所有的GroupBy列创建分组，每一个分组代表一组数据行
• #3：对于每一个分组，评估要增加的扩展列（Extension column）。与SUMMARIZE函数不同，不执行隐含的CALCULATE，并且不把该组放入到过滤器上下文中。

在该函数中，可以调用CURRENTGROUP 函数：

CURRENTGROUP()

该函数只能用于GROUPBY函数的expression参数中，表示当前分组。 CURRENTGROUP函数不带参数，仅支持作为以下聚合函数之一的第一个参数：AverageX，CountAX，CountX，GeoMeanX，MaxX，MinX，ProductX，StDevX.S，StDevX.P，SumX，VarX.S，VarX.P。举个例子，对Sales表，按照Country和Category进行分组，计算每个分组中Price * Qty的乘积之和。

GROUPBY (  
Sales,   
Geography[Country],   
Product[Category],   
“Total Sales”, SUMX( CURRENTGROUP(), Sales[Price] * Sales[Qty])  
)

参考文档：

SUMMARIZE

SUMMARIZECOLUMNS

GROUPBY

DAX function reference