Eventos
Junte-se a nós na FabCon Vegas
31 de mar., 23 - 2 de abr., 23
O melhor evento liderado pela comunidade Microsoft Fabric, Power BI, SQL e AI. 31 de março a 2 de abril de 2025.
Registre-se hoje mesmoNão há mais suporte para esse navegador.
Atualize o Microsoft Edge para aproveitar os recursos, o suporte técnico e as atualizações de segurança mais recentes.
Aplica-se a:Coluna calculadaTabela calculadaMedidaCálculo visual
Retorna uma tabela de resumo para os totais solicitados sobre um conjunto de grupos.
SUMMARIZE (<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, <name>, <expression>]…)
Termo | Definição |
---|---|
table |
Qualquer expressão DAX que retorna uma tabela de dados. |
groupBy_ColumnName |
(Opcional) O nome qualificado de uma coluna existente usada para criar grupos de resumo com base nos valores encontrados nela. Esse parâmetro não pode ser uma expressão. |
name |
O nome fornecido a uma coluna total ou de resumo, entre aspas duplas. |
expression |
Qualquer expressão DAX que retorna um único valor escalar, em que a expressão deve ser avaliada várias vezes (para cada linha/contexto). |
Uma tabela com as colunas selecionadas para os argumentos groupBy_columnName
e as colunas resumidas projetadas pelos argumentos de nome.
Cada coluna para a qual você define um nome deve ter uma expressão correspondente; caso contrário, um erro será retornado. O primeiro argumento, name, define o nome da coluna nos resultados. O segundo argumento, expression, define o cálculo executado para obter o valor de cada linha nessa coluna.
groupBy_columnName deve estar em table
ou em uma tabela relacionada para table
.
Cada nome deve ser colocado entre aspas duplas.
A função agrupa um conjunto selecionado de linhas em um conjunto de linhas de resumo pelos valores de uma ou mais colunas de groupBy_columnName. Uma linha é retornada para cada grupo.
Não há suporte para a função ser usada no modo DirectQuery quando usada em regras RLS (segurança em nível de linha) ou colunas calculadas.
O exemplo a seguir retorna um resumo das vendas do revendedor agrupadas ao longo do ano civil e do nome da categoria do produto. Essa tabela de resultados permite analisar as vendas do revendedor por ano e categoria de produto.
SUMMARIZE(ResellerSales_USD
, DateTime[CalendarYear]
, ProductCategory[ProductCategoryName]
, "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
, "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)
A tabela a seguir mostra uma visualização dos dados conforme eles seriam recebidos por qualquer função que espera receber uma tabela:
DateTime[CalendarYear] | ProductCategory[ProductCategoryName] | [Valor das vendas (USD)] | [Valor de Desconto (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 | Acessórios | 153299,924 | 865,5945 |
2005 | Acessórios | 18594,4782 | 4,293 |
2006 | Acessórios | 86612,7463 | 1061,4872 |
2007 | Acessórios | 275794,8403 | 4756,6546 |
A adição da sintaxe ROLLUP modifica o comportamento da função SUMMARIZE ao acrescentar linhas de acúmulo ao resultado nas colunas groupBy_columnName. ROLLUP pode ser usada somente dentro de uma expressão SUMMARIZE.
O seguinte exemplo adiciona linhas de valores acumulados às colunas Group-By da chamada de função SUMMARIZE:
SUMMARIZE(ResellerSales_USD
, ROLLUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName])
, "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
, "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)
Retorna a tabela a seguir,
DateTime[CalendarYear] | ProductCategory[ProductCategoryName] | [Valor das vendas (USD)] | [Valor de Desconto (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 | Acessórios | 153299,924 | 865,5945 |
2005 | Acessórios | 18594,4782 | 4,293 |
2006 | Acessórios | 86612,7463 | 1061,4872 |
2007 | Acessórios | 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 |
A adição de ROLLUPGROUP dentro de uma sintaxe ROLLUP pode ser usada para impedir subtotais parciais em linhas de acúmulo. ROLLUPGROUP pode ser usado somente dentro de uma expressão ROLLUP, ROLLUPADDISSUBTOTAL ou ROLLUPISSUBTOTAL.
O exemplo a seguir mostra apenas o total geral de todos os anos e categorias sem o subtotal de cada ano com todas as categorias:
SUMMARIZE(ResellerSales_USD
, ROLLUP(ROLLUPGROUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName]))
, "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
, "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)
Retorna a tabela a seguir,
DateTime[CalendarYear] | ProductCategory[ProductCategoryName] | [Valor das vendas (USD)] | [Valor de Desconto (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 | Acessórios | 153299,924 | 865,5945 |
2005 | Acessórios | 18594,4782 | 4,293 |
2006 | Acessórios | 86612,7463 | 1061,4872 |
2007 | Acessórios | 275794,8403 | 4756,6546 |
76494758,25 | 527507,9262 |
Com ISSUBTOTAL, você poderá criar outra coluna na expressão SUMMARIZE que retornará True se a linha contiver valores de subtotal para a coluna fornecida como argumento para ISSUBTOTAL; caso contrário, retornará False. ISSUBTOTAL pode ser usada somente dentro de uma expressão SUMMARIZE.
O seguinte exemplo gera uma coluna ISSUBTOTAL para cada uma das colunas ROLLUP na chamada de função SUMMARIZE fornecida:
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])
)
Retorna a tabela a seguir,
[É o subtotal para DateTimeCalendarYear] | [É o subtotal para ProductCategoryName] | DateTime[CalendarYear] | ProductCategory[ProductCategoryName] | [Valor das vendas (USD)] | [Valor de Desconto (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 | Acessórios | 153299,924 | 865,5945 |
FALSE |
FALSE |
2005 | Acessórios | 18594,4782 | 4,293 |
FALSE |
FALSE |
2006 | Acessórios | 86612,7463 | 1061,4872 |
FALSE |
FALSE |
2007 | Acessórios | 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
Junte-se a nós na FabCon Vegas
31 de mar., 23 - 2 de abr., 23
O melhor evento liderado pela comunidade Microsoft Fabric, Power BI, SQL e AI. 31 de março a 2 de abril de 2025.
Registre-se hoje mesmo