Eventos
Únase a nosotros en FabCon Vegas
31 mar, 23 - 2 abr, 23
El último evento dirigido por la comunidad de Microsoft Fabric, Power BI, SQL y AI. 31 de marzo al 2 de abril de 2025.
Regístrate hoyEste explorador ya no se admite.
Actualice a Microsoft Edge para aprovechar las características y actualizaciones de seguridad más recientes, y disponer de soporte técnico.
Se aplica a:Columna calculadaTabla calculadaMedidaCálculo visual
Devuelve una tabla de resumen de los totales solicitados en un conjunto de grupos.
SUMMARIZE (<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, <name>, <expression>]…)
Término | Definición |
---|---|
table |
Cualquier expresión DAX que devuelve una tabla de datos. |
groupBy_ColumnName |
(Opcional) Nombre completo de una columna existente usada para crear grupos de resumen basados en los valores que incluye. Este parámetro no puede ser una expresión. |
name |
Nombre dado a una columna de total o de resumen, entre comillas dobles. |
expression |
Cualquier expresión DAX que devuelve un único valor escalar, donde la expresión se va a evaluar varias veces (para cada fila o contexto). |
Tabla con las columnas seleccionadas para los argumentos groupBy_columnName
y las columnas resumidas diseñadas por los argumentos name.
Cada columna para la que se define un nombre debe tener una expresión correspondiente; de lo contrario, se devuelve un error. El primer argumento, name, define el nombre de la columna en los resultados. El segundo argumento, expression, define el cálculo realizado para obtener el valor de cada fila de esa columna.
groupBy_columnName debe estar en table
o en una tabla relacionada con table
.
Cada nombre debe ir entre comillas dobles.
La función agrupa un conjunto de filas seleccionado en un conjunto de filas de resumen de los valores de una o más columnas groupBy_columnName. Se devuelve una fila de cada grupo.
Esta función no se admite para su uso en el modo DirectQuery cuando se utiliza en columnas calculadas o en reglas de seguridad de nivel de fila (RLS).
En el ejemplo siguiente se devuelve un resumen de las ventas del revendedor agrupadas por año natural y nombre de la categoría de producto. Esta tabla de resultados permite realizar análisis de las ventas del revendedor por año y por categoría de producto.
SUMMARIZE(ResellerSales_USD
, DateTime[CalendarYear]
, ProductCategory[ProductCategoryName]
, "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
, "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)
En la tabla siguiente se muestra una vista previa de los datos tal como la recibiría cualquier función en espera de recibir una tabla:
DateTime[CalendarYear] | ProductCategory[ProductCategoryName] | [Sales Amount (USD)] | [Discount Amount (USD)] |
---|---|---|---|
2008 | Bikes | 12968255,42 | 36167,6592 |
2005 | Bikes | 6958251,043 | 4231,1621 |
2006 | Bikes | 18901351,08 | 178175,8399 |
2007 | Bikes | 24256817,5 | 276065,992 |
2008 | Componentes | 2008052,706 | 39,9266 |
2005 | Componentes | 574256,9865 | 0 |
2006 | Componentes | 3428213,05 | 948,7674 |
2007 | Componentes | 5195315,216 | 4226,0444 |
2008 | Clothing | 366507,844 | 4151,1235 |
2005 | Clothing | 31851,1628 | 90,9593 |
2006 | Clothing | 455730,9729 | 4233,039 |
2007 | Clothing | 815853,2868 | 12489,3835 |
2008 | Accessories | 153299,924 | 865,5945 |
2005 | Accessories | 18594,4782 | 4,293 |
2006 | Accessories | 86612,7463 | 1061,4872 |
2007 | Accessories | 275794,8403 | 4756,6546 |
La incorporación de la sintaxis ROLLUP modifica el comportamiento de la función SUMMARIZE al agregar filas de resumen al resultado de las columnas groupBy_columnName. ROLLUP solo se puede usar en una expresión SUMMARIZE.
En el ejemplo siguiente se agregan filas de resumen a las columnas Group-By de la llamada de función SUMMARIZE:
SUMMARIZE(ResellerSales_USD
, ROLLUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName])
, "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
, "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)
Devuelve la tabla siguiente:
DateTime[CalendarYear] | ProductCategory[ProductCategoryName] | [Sales Amount (USD)] | [Discount Amount (USD)] |
---|---|---|---|
2008 | Bikes | 12968255,42 | 36167,6592 |
2005 | Bikes | 6958251,043 | 4231,1621 |
2006 | Bikes | 18901351,08 | 178175,8399 |
2007 | Bikes | 24256817,5 | 276065,992 |
2008 | Componentes | 2008052,706 | 39,9266 |
2005 | Componentes | 574256,9865 | 0 |
2006 | Componentes | 3428213,05 | 948,7674 |
2007 | Componentes | 5195315,216 | 4226,0444 |
2008 | Clothing | 366507,844 | 4151,1235 |
2005 | Clothing | 31851,1628 | 90,9593 |
2006 | Clothing | 455730,9729 | 4233,039 |
2007 | Clothing | 815853,2868 | 12489,3835 |
2008 | Accessories | 153299,924 | 865,5945 |
2005 | Accessories | 18594,4782 | 4,293 |
2006 | Accessories | 86612,7463 | 1061,4872 |
2007 | Accessories | 275794,8403 | 4756,6546 |
2008 | 15496115,89 | 41224,3038 | |
2005 | 7582953,67 | 4326,4144 | |
2006 | 22871907,85 | 184419,1335 | |
2007 | 30543780,84 | 297538,0745 | |
76494758,25 | 527507,9262 |
La incorporación de ROLLUPGROUP dentro de una sintaxis ROLLUP se puede usar para evitar subtotales parciales en filas de resumen. ROLLUPGROUP solo se puede usar en una expresión ROLLUP, ROLLUPADDISSUBTOTAL o ROLLUPISSUBTOTAL.
En el ejemplo siguiente se muestra solo el total general de todos los años y categorías sin el subtotal de cada año con todas las categorías:
SUMMARIZE(ResellerSales_USD
, ROLLUP(ROLLUPGROUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName]))
, "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
, "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)
Devuelve la tabla siguiente:
DateTime[CalendarYear] | ProductCategory[ProductCategoryName] | [Sales Amount (USD)] | [Discount Amount (USD)] |
---|---|---|---|
2008 | Bikes | 12968255,42 | 36167,6592 |
2005 | Bikes | 6958251,043 | 4231,1621 |
2006 | Bikes | 18901351,08 | 178175,8399 |
2007 | Bikes | 24256817,5 | 276065,992 |
2008 | Componentes | 2008052,706 | 39,9266 |
2005 | Componentes | 574256,9865 | 0 |
2006 | Componentes | 3428213,05 | 948,7674 |
2007 | Componentes | 5195315,216 | 4226,0444 |
2008 | Clothing | 366507,844 | 4151,1235 |
2005 | Clothing | 31851,1628 | 90,9593 |
2006 | Clothing | 455730,9729 | 4233,039 |
2007 | Clothing | 815853,2868 | 12489,3835 |
2008 | Accessories | 153299,924 | 865,5945 |
2005 | Accessories | 18594,4782 | 4,293 |
2006 | Accessories | 86612,7463 | 1061,4872 |
2007 | Accessories | 275794,8403 | 4756,6546 |
76494758,25 | 527507,9262 |
Con ISSUBTOTAL, se puede crear otra columna en la expresión SUMMARIZE que devuelve "true" si la fila contiene valores de subtotal para la columna especificada como argumento para ISSUBTOTAL; de lo contrario, devuelve "false". ISSUBTOTAL solo se puede usar en una expresión SUMMARIZE.
En el ejemplo siguiente se genera una columna ISSUBTOTAL para cada una de las columnas ROLLUP de la llamada de función SUMMARIZE especificada:
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])
)
Devuelve la tabla siguiente:
[Is Sub Total for DateTimeCalendarYear] | [Is Sub Total for ProductCategoryName] | DateTime[CalendarYear] | ProductCategory[ProductCategoryName] | [Sales Amount (USD)] | [Discount Amount (USD)] |
---|---|---|---|---|---|
FALSE |
FALSE |
||||
FALSE |
FALSE |
2008 | Bikes | 12968255,42 | 36167,6592 |
FALSE |
FALSE |
2005 | Bikes | 6958251,043 | 4231,1621 |
FALSE |
FALSE |
2006 | Bikes | 18901351,08 | 178175,8399 |
FALSE |
FALSE |
2007 | Bikes | 24256817,5 | 276065,992 |
FALSE |
FALSE |
2008 | Componentes | 2008052,706 | 39,9266 |
FALSE |
FALSE |
2005 | Componentes | 574256,9865 | 0 |
FALSE |
FALSE |
2006 | Componentes | 3428213,05 | 948,7674 |
FALSE |
FALSE |
2007 | Componentes | 5195315,216 | 4226,0444 |
FALSE |
FALSE |
2008 | Clothing | 366507,844 | 4151,1235 |
FALSE |
FALSE |
2005 | Clothing | 31851,1628 | 90,9593 |
FALSE |
FALSE |
2006 | Clothing | 455730,9729 | 4233,039 |
FALSE |
FALSE |
2007 | Clothing | 815853,2868 | 12489,3835 |
FALSE |
FALSE |
2008 | Accessories | 153299,924 | 865,5945 |
FALSE |
FALSE |
2005 | Accessories | 18594,4782 | 4,293 |
FALSE |
FALSE |
2006 | Accessories | 86612,7463 | 1061,4872 |
FALSE |
FALSE |
2007 | Accessories | 275794,8403 | 4756,6546 |
FALSE |
TRUE |
||||
FALSE |
TRUE |
2008 | 15496115,89 | 41224,3038 | |
FALSE |
TRUE |
2005 | 7582953,67 | 4326,4144 | |
FALSE |
TRUE |
2006 | 22871907,85 | 184419,1335 | |
FALSE |
TRUE |
2007 | 30543780,84 | 297538,0745 | |
TRUE |
TRUE |
76494758,25 | 527507,9262 |
Eventos
Únase a nosotros en FabCon Vegas
31 mar, 23 - 2 abr, 23
El último evento dirigido por la comunidad de Microsoft Fabric, Power BI, SQL y AI. 31 de marzo al 2 de abril de 2025.
Regístrate hoy