Begivenhed
31. mar., 23 - 2. apr., 23
Den største Fabric-, Power BI- og SQL-læringshændelse. 31. marts - 2. april. Brug koden FABINSIDER til at gemme $400.
Tilmeld dig i dagDenne browser understøttes ikke længere.
Opgrader til Microsoft Edge for at drage fordel af de nyeste funktioner, sikkerhedsopdateringer og teknisk support.
gælder for:beregnet kolonne
beregnet tabel
beregning af måling
visualisering
Bemærk
Denne funktion frarådes til brug i visuelle beregninger da den sandsynligvis returnerer meningsløse resultater.
Returnerer en tabel, der indeholder en kolonne med alle datoer fra det forrige år med den sidste dato i kolonnen dates
i den aktuelle kontekst.
PREVIOUSYEAR(<dates>[,<year_end_date>])
Udtryk | Definition |
---|---|
dates |
En kolonne, der indeholder datoer. |
year_end_date |
(valgfrit) En konstantstreng med en dato, der definerer årets slutdato. Standarden er 31. december. |
En tabel, der indeholder en enkelt kolonne med datoværdier.
Denne funktion returnerer alle datoer fra det forrige år med den seneste dato i inputparameteren. Hvis den seneste dato i argumentet dates
f.eks. refererer til året 2009, returnerer denne funktion alle datoer for året 2008 op til den angivne year_end_date
.
Argumentet dates
kan være et af følgende:
Begrænsninger på booleske udtryk er beskrevet i emnet CALCULATE.
Parameteren year_end_date
er en strengkonstant for en dato i samme landestandard som landestandarden for den klient, hvor projektmappen blev oprettet. Årsdelen af datoen ignoreres.
Denne funktion understøttes ikke til brug i DirectQuery-tilstand, når den bruges i beregnede kolonner eller RLS-regler (row-level security).
Formlen i følgende eksempel opretter en måling, der beregner det forrige års salg for internetsalg.
= CALCULATE(SUM(InternetSales_USD[SalesAmount_USD]), PREVIOUSYEAR('DateTime'[DateKey]))
time intelligence-funktionerPREVIOUSMONTHPREVIOUSDAYPREVIOUSQUARTER
Begivenhed
31. mar., 23 - 2. apr., 23
Den største Fabric-, Power BI- og SQL-læringshændelse. 31. marts - 2. april. Brug koden FABINSIDER til at gemme $400.
Tilmeld dig i dag