1、从官方给出summarizecolumns的解释：

返回组组的摘要表

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

groupBy_columnName	基表的完全限定的列引用（表），其返回的表中包含不同的值 groupBy_columnName 指定的列交叉联接（不同的表）或自共存（相同的表）。
filterTable	添加到指定 groupBy_columnName 参数的所有列的上下文中的表表达式。筛选器表中存在的表示要用于指定的后表达式的列名称的字符串。
表达式	任何返回单个值（而不是表）的 DAX 表达式。

想知道某一段时间内某产品或者某类别的销售贡献。品类的管理等等，这些的分析维度里都可以涉及到累计销售这一概念，那么再power bi里如何求得累计销售呢？以下为常用到的两个方法利用earlier函数和dax计算得出初学power bi的同学可以考虑使用方法一，简单并且容易理解。  方法一利用earlier函数利用行上下文嵌套做出相互对应的筛选由于一些特定的业务需求，我需要在 PowerBI 中通过Dax公式对下面的表格进行处理。我需要通过Dax函数实现这个计算，不能改变BI 中读取到的原始数据。计算出的求和结果服务规范=2.5 系统应用=5。1.对标记有去重标识B的数据，对E列进行去重 . # -*- encoding=utf-8 -*- import pandas as pd data=['abc','abc','abc','asc','ase','ase','ase'] num=[1,2,2,1,2,1,2] df1=pd.DataFrame({'name':data,'num':num}) print(df1) df1['mmm']=df1['num'] df2=df1. group by(['name', 'num'], as_index=False).count() print(df2) df2.sort_values(['nam import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]}) Power BI是微软开发的一款功能非常强大的的BI工具，可以制作非常美观的报表，但这个工具的核心是DAX，翻译为中文就是数据分析表达式，有点类似于excel函数，但又很不一样。 DAX 中的很多功能可以与 SQL 对应，但差异也很大。下载Power BI 以及输入实验数据，请参考前一篇文章： Power BI 中 select column s函数+related函数实现 SQL Server 中 ... 什么是在矩阵分组区域内积累求和，先看一个例子吧。对于左右两个图表，它们的规律是：左图：在分组区域内，按照与当前元素的KPI从小到大，积累求和；右图：在分组区域内，按照与当前元素的名称从小到大，积累求和。这两种模式都非常常见，很多计算都会涉及这个问题。这里给出了两种实现，一种是模型层计算；一种是视图层计算。分别进行详解。我们先给出计算公式，再对重要技巧做出总结。按KPI积累，模型层计算DA... 借助计算表，可以将新表添加到模型中。但是，你会创建定义表值的数据分析表达式 (DAX) 公式，而非从数据源中查询值，并将值加载到新表的列中。在 Power BI Desktop 中，计算表是通过使用报表视图或数据视图中的“新建表”功能创建的。优势：大多情况下的数据都是由外部添加到模型中，但是如果某些表的数据你想用来查询而非计算的时候，就能很大的体现就算表的好处，典型的例子就是时... 的一大优点就是无需将数据平展成表。相反，你可以使用来自多个源的多个表，并定义它们之间的关系还可以创建你自己的自定义计算并分配新度量值以查看数据的特定段，并在可视化效果中使用这些新度量值以实现轻松建模。 2.度量值工作原理