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요약 기능

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적용 대상: Power Pages

하나 이상의 열에 따라 그룹화하여 테이블의 레코드를 요약합니다 .......

Description

Summarize 함수를 사용하여 테이블의 레코드를 그룹화하고 그룹의 열을 요약합니다.

Summarize 의 첫 번째 인수는 연산을 수행할 테이블입니다. 나머지 인수는 어떤 순서로든 가능하며 두 가지 범주로 나뉩니다.

  • 열 이름을 그룹화합니다. 이를 사용하여 그룹화할 열을 지정합니다.
  • 요약 공식. 이를 사용하여 ThisGroup 테이블의 열을 요약합니다. ThisGroup 은 원래 테이블의 모든 열을 포함하는 테이블이지만, 그룹 열을 기준으로 한 번에 한 그룹의 레코드로 제한됩니다. 각 수식은 결과 테이블의 열 이름에 대해 As 라는 이름을 지정해야 합니다.

테이블은 문자열이나 숫자처럼 Power Apps의 값입니다. 테이블을 함수의 인수로 지정할 수 있으며 함수는 테이블을 반환할 수 있습니다. Summarize 는 테이블을 수정하지 않습니다. 대신 테이블을 인수로 받아서 다른 테이블을 반환합니다. 자세한 내용은 테이블 작업을 참조하세요.

위임

요약 은 데이터 원본 및 요약 수식의 복잡성에 따라 위임될 수 있습니다. Sum, Average, Max, Min, CountRows, Concat 와 같은 기본 집계 함수는 위임될 가능성이 높습니다.

수식을 완전히 위임할 수 없는 경우 작성자 환경는 경고와 함께 위임할 수 없는 부분을 표시합니다. 가능하면 위임할 수 없는 함수와 연산자를 방지하기 위해 수식 변경을 고려합니다.

자세한 내용은 위임 개요를 참조하세요.

구문

요약( 테이블, GroupByColumnName1 [, GroupByColumnName2 , ... ] [, 열 요약이름 요약, ...] )

  • 표 - 필수. 요약할 표입니다.
  • GroupByColumnNames - 최소한 하나는 필요합니다. 레코드를 그룹화할 기준이 되는 테이블의 열 이름입니다. 이 열은 결과 테이블의 열이 됩니다.
  • SummarizeColumns - 선택 사항. 각 그룹에 대한 ThisGroup 표에 대한 요약 공식입니다.
  • SummarizeNames - 각 SummarizeColumn에 필요합니다. 각 요약 열은 출력 테이블에 대해 명시적으로 명명되어야 합니다.

예

간단한 예

  1. 이 샘플 데이터를 사용하여 호스트에 테이블을 만드세요. Power Fx
Power Apps 
Set( CityPopulations,
   Table(
        { City: "London",    Country: "United Kingdom", Population: 8615000},
        { City: "Berlin",    Country: "Germany",        Population: 3562000},
        { City: "Madrid",    Country: "Spain",          Population: 3165000},
        { City: "Rome",      Country: "Italy",          Population: 2874000},
        { City: "Paris",     Country: "France",         Population: 2273000},
        { City: "Hamburg",   Country: "Germany",        Population: 1760000},
        { City: "Barcelona", Country: "Spain",          Population: 1602000},
        { City: "Munich",    Country: "Germany",        Population: 1494000},
        { City: "Milan",     Country: "Italy",          Population: 1344000}
    )
)
  1. 다음 공식을 평가하세요.
Power Apps 
Summarize( CityPopulations, Country,
           Sum( ThisGroup, Population ) As 'Total Population',
           Concat( ThisGroup, City, ", " ) As Cities 
)

결과는 이 표와 같습니다.

Country 총 인구 도시
영국 8615000 런던
독일 6816000 베를린, 함부르크, 뮌헨
스페인 4767000 마드리드, 바르셀로나
이탈리아 4218000 로마, 밀라노
프랑스 2273000 파리

여러 그룹 열

  1. 이 샘플 데이터를 사용하여 호스트에 테이블을 만드세요. Power Fx
Power Apps 
Set( Inventory, 
   Table(
      {Supplier:"Contoso",  Fruit:"Grapes",  Price:220, Purchase:Date(2015,10,1), Tags: ["Red","Seedless"]},
      {Supplier:"Fabrikam", Fruit:"Lemons",  Price:31,  Purchase:Date(2015,10,1), Tags: ["Colombia"]},
      {Supplier:"Contoso",  Fruit:"Lemons",  Price:29,  Purchase:Date(2015,10,2), Tags: ["Peru"]},
      {Supplier:"Contoso",  Fruit:"Grapes",  Price:210, Purchase:Date(2015,10,2), Tags: ["Green","Seedless"]},
      {Supplier:"Fabrikam", Fruit:"Lemons",  Price:30,  Purchase:Date(2015,10,3), Tags: ["Mexico","Seedless"]},
      {Supplier:"Contoso",  Fruit:"Bananas", Price:12,  Purchase:Date(2015,10,3), Tags: ["Mexico"]}
   )
)
  1. 다음 공식을 평가하세요.
Power Apps 
Summarize( Inventory, Supplier, Fruit, Average( ThisGroup, Price ) As 'Average Price' )
과일 공급자 평균 가격
포도 Contoso 215
레몬 Fabrikam 30.5
레몬 Contoso 29
바나나 Contoso 12