กิจกรรม
เข้าร่วมกับเราที่ FabCon Vegas
31 มี.ค. 23 - 2 เม.ย. 23
เหตุการณ์ที่นําโดยชุมชนของ Microsoft Fabric, Power BI, SQL และ AI 31 มีนาคมถึงวันที่ 2 เมษายน 2025
ลงทะเบียนวันนี้เบราว์เซอร์นี้ไม่ได้รับการสนับสนุนอีกต่อไป
อัปเกรดเป็น Microsoft Edge เพื่อใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะล่าสุด เช่น การอัปเดตความปลอดภัยและการสนับสนุนด้านเทคนิค
นําไปใช้กับ: การคํานวณคอลัมน์จากการคํานวณ ตารางจากการคํานวณ หน่วยวัดภาพการคํานวณ
แสดงตารางสรุปสําหรับผลรวมที่ร้องขอในชุดกลุ่ม
SUMMARIZE (<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, <name>, <expression>]…)
เงื่อนไข | คำนิยาม |
---|---|
table |
นิพจน์ DAX ใด ๆ ที่แสดงตารางของข้อมูล |
groupBy_ColumnName |
(ไม่บังคับ) ชื่อที่ตรงตามหลักเกณฑ์ของคอลัมน์ที่มีอยู่ที่ใช้ในการสร้างกลุ่มข้อมูลสรุปโดยยึดตามค่าที่พบในนั้น พารามิเตอร์นี้ไม่สามารถเป็นนิพจน์ได้ |
name |
ชื่อที่กําหนดให้กับคอลัมน์ผลรวมหรือข้อมูลสรุป ซึ่งอยู่ในอัญประกาศคู่ |
expression |
นิพจน์ DAX ใด ๆ ที่แสดงเป็นค่าสเกลาเดียว ซึ่งจะมีการประเมินนิพจน์หลายครั้ง (สําหรับแต่ละแถว/บริบท) |
ตารางที่มีคอลัมน์ที่เลือกสําหรับอาร์กิวเมนต์ groupBy_columnName
และคอลัมน์สรุปที่ออกแบบโดยอาร์กิวเมนต์ชื่อ
แต่ละคอลัมน์ที่คุณกําหนดชื่อต้องมีนิพจน์ที่สอดคล้องกัน มิฉะนั้น จะส่งกลับข้อผิดพลาด อาร์กิวเมนต์แรก "ชื่อ" จะกําหนดชื่อของคอลัมน์ในผลลัพธ์ อาร์กิวเมนต์ที่สอง นิพจน์ จะกําหนดการคํานวณที่ดําเนินการเพื่อให้ได้ค่าสําหรับแต่ละแถวในคอลัมน์นั้น
groupBy_columnName ต้องอยู่ใน table
หรือในตารางที่เกี่ยวข้องเพื่อ table
แต่ละชื่อต้องอยู่ในเครื่องหมายอัญประกาศคู่
ฟังก์ชันจะจัดกลุ่มชุดของแถวที่เลือกเป็นชุดของแถวสรุปตามค่าของคอลัมน์ groupBy_columnName อย่างน้อยหนึ่งรายการ หนึ่งแถวจะถูกส่งกลับสําหรับแต่ละกลุ่ม
ฟังก์ชันนี้ไม่ได้รับการสนับสนุนสําหรับการใช้งานในโหมด DirectQuery เมื่อใช้ในคอลัมน์จากการคํานวณหรือกฎการรักษาความปลอดภัยระดับแถว (RLS)
ตัวอย่างต่อไปนี้จะให้ผลลัพธ์เป็นข้อมูลสรุปของยอดขายของผู้ค้าปลีกที่จัดกลุ่มตามรอบปีปฏิทินและชื่อหมวดหมู่ของผลิตภัณฑ์ ตารางผลลัพธ์นี้ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ยอดขายของผู้ค้าปลีกตามปีและหมวดหมู่ของผลิตภัณฑ์ได้
SUMMARIZE(ResellerSales_USD
, DateTime[CalendarYear]
, ProductCategory[ProductCategoryName]
, "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
, "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)
ตารางต่อไปนี้แสดงตัวอย่างของข้อมูลตามที่จะได้รับจากฟังก์ชันใด ๆ ที่คาดว่าจะได้รับตาราง:
DateTime[CalendarYear] | ProductCategory[ProductCategoryName] | [Sales Amount (USD)] | [Discount Amount (USD)] |
---|---|---|---|
2008 | จักรยาน | 12968255.42 | 36167.6592 |
2005 | จักรยาน | 6958251.043 | 4231.1621 |
2006 | จักรยาน | 18901351.08 | 178175.8399 |
2007 | จักรยาน | 24256817.5 | 276065.992 |
2008 | คอมโพเนนต์ | 2008052.706 | 39.9266 |
2005 | คอมโพเนนต์ | 574256.9865 | 0 |
2006 | คอมโพเนนต์ | 3428213.05 | 948.7674 |
2007 | คอมโพเนนต์ | 5195315.216 | 4226.0444 |
2008 | เสื้อผ้า | 366507.844 | 4151.1235 |
2005 | เสื้อผ้า | 31851.1628 | 90.9593 |
2006 | เสื้อผ้า | 455730.9729 | 4233.039 |
2007 | เสื้อผ้า | 815853.2868 | 12489.3835 |
2008 | อุปกรณ์ | 153299.924 | 865.5945 |
2005 | อุปกรณ์ | 18594.4782 | 4.293 |
2006 | อุปกรณ์ | 86612.7463 | 1061.4872 |
2007 | อุปกรณ์ | 275794.8403 | 4756.6546 |
ส่วนเพิ่มเติมของ ไวยากรณ์ ROLLUP จะปรับเปลี่ยนลักษณะการทํางานของฟังก์ชัน SUMMARIZE โดยการเพิ่มแถวค่าสะสมไปยังผลลัพธ์บนคอลัมน์ groupBy_columnName สามารถใช้ ROLLUP ภายในนิพจน์ SUMMARIZE ได้เท่านั้น
ตัวอย่างต่อไปนี้เพิ่มแถวค่าสะสมไปยังคอลัมน์ Group-By ของการเรียกใช้ฟังก์ชัน SUMMARIZE:
SUMMARIZE(ResellerSales_USD
, ROLLUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName])
, "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
, "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)
แสดงตารางต่อไปนี้
DateTime[CalendarYear] | ProductCategory[ProductCategoryName] | [Sales Amount (USD)] | [Discount Amount (USD)] |
---|---|---|---|
2008 | จักรยาน | 12968255.42 | 36167.6592 |
2005 | จักรยาน | 6958251.043 | 4231.1621 |
2006 | จักรยาน | 18901351.08 | 178175.8399 |
2007 | จักรยาน | 24256817.5 | 276065.992 |
2008 | คอมโพเนนต์ | 2008052.706 | 39.9266 |
2005 | คอมโพเนนต์ | 574256.9865 | 0 |
2006 | คอมโพเนนต์ | 3428213.05 | 948.7674 |
2007 | คอมโพเนนต์ | 5195315.216 | 4226.0444 |
2008 | เสื้อผ้า | 366507.844 | 4151.1235 |
2005 | เสื้อผ้า | 31851.1628 | 90.9593 |
2006 | เสื้อผ้า | 455730.9729 | 4233.039 |
2007 | เสื้อผ้า | 815853.2868 | 12489.3835 |
2008 | อุปกรณ์ | 153299.924 | 865.5945 |
2005 | อุปกรณ์ | 18594.4782 | 4.293 |
2006 | อุปกรณ์ | 86612.7463 | 1061.4872 |
2007 | อุปกรณ์ | 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 |
การเพิ่ม ROLLUPGROUP ภายใน ไวยากรณ์ ROLLUP สามารถใช้เพื่อป้องกันผลรวมย่อยบางส่วนในแถวค่าสะสม ROLLUPGROUP สามารถใช้ได้ภายในนิพจน์ ROLLUP, ROLLUPADDISSUBTOTAL หรือ ROLLUPISSUBTOTAL เท่านั้น
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงเฉพาะยอดรวมทั้งหมดของปีและหมวดหมู่โดยไม่มีผลรวมย่อยของแต่ละปีกับหมวดหมู่ทั้งหมด:
SUMMARIZE(ResellerSales_USD
, ROLLUP(ROLLUPGROUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName]))
, "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
, "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)
แสดงตารางต่อไปนี้
DateTime[CalendarYear] | ProductCategory[ProductCategoryName] | [Sales Amount (USD)] | [Discount Amount (USD)] |
---|---|---|---|
2008 | จักรยาน | 12968255.42 | 36167.6592 |
2005 | จักรยาน | 6958251.043 | 4231.1621 |
2006 | จักรยาน | 18901351.08 | 178175.8399 |
2007 | จักรยาน | 24256817.5 | 276065.992 |
2008 | คอมโพเนนต์ | 2008052.706 | 39.9266 |
2005 | คอมโพเนนต์ | 574256.9865 | 0 |
2006 | คอมโพเนนต์ | 3428213.05 | 948.7674 |
2007 | คอมโพเนนต์ | 5195315.216 | 4226.0444 |
2008 | เสื้อผ้า | 366507.844 | 4151.1235 |
2005 | เสื้อผ้า | 31851.1628 | 90.9593 |
2006 | เสื้อผ้า | 455730.9729 | 4233.039 |
2007 | เสื้อผ้า | 815853.2868 | 12489.3835 |
2008 | อุปกรณ์ | 153299.924 | 865.5945 |
2005 | อุปกรณ์ | 18594.4782 | 4.293 |
2006 | อุปกรณ์ | 86612.7463 | 1061.4872 |
2007 | อุปกรณ์ | 275794.8403 | 4756.6546 |
76494758.25 | 527507.9262 |
ด้วย ฟังก์ชัน ISSUBTOTAL คุณสามารถสร้างคอลัมน์อื่นในนิพจน์ SUMMARIZE ซึ่งให้ผลลัพธ์เป็น True ถ้าแถวมีค่าผลรวมย่อยสําหรับคอลัมน์ที่ระบุเป็นอาร์กิวเมนต์ไปยัง ISSUBTOTAL หรือระบบจะให้ผลลัพธ์เป็น False ถ้าเป็นอย่างอื่น สามารถใช้ ISSUBTOTAL ภายในนิพจน์ SUMMARIZE ได้เท่านั้น
ตัวอย่างต่อไปนี้สร้าง คอลัมน์ ISSUBTOTAL สําหรับแต่ละ คอลัมน์ ROLLUP ในการเรียกใช้ฟังก์ชัน SUMMARIZE ที่ระบุ:
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])
)
แสดงตารางต่อไปนี้
[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 | จักรยาน | 12968255.42 | 36167.6592 |
FALSE |
FALSE |
2005 | จักรยาน | 6958251.043 | 4231.1621 |
FALSE |
FALSE |
2006 | จักรยาน | 18901351.08 | 178175.8399 |
FALSE |
FALSE |
2007 | จักรยาน | 24256817.5 | 276065.992 |
FALSE |
FALSE |
2008 | คอมโพเนนต์ | 2008052.706 | 39.9266 |
FALSE |
FALSE |
2005 | คอมโพเนนต์ | 574256.9865 | 0 |
FALSE |
FALSE |
2006 | คอมโพเนนต์ | 3428213.05 | 948.7674 |
FALSE |
FALSE |
2007 | คอมโพเนนต์ | 5195315.216 | 4226.0444 |
FALSE |
FALSE |
2008 | เสื้อผ้า | 366507.844 | 4151.1235 |
FALSE |
FALSE |
2005 | เสื้อผ้า | 31851.1628 | 90.9593 |
FALSE |
FALSE |
2006 | เสื้อผ้า | 455730.9729 | 4233.039 |
FALSE |
FALSE |
2007 | เสื้อผ้า | 815853.2868 | 12489.3835 |
FALSE |
FALSE |
2008 | อุปกรณ์ | 153299.924 | 865.5945 |
FALSE |
FALSE |
2005 | อุปกรณ์ | 18594.4782 | 4.293 |
FALSE |
FALSE |
2006 | อุปกรณ์ | 86612.7463 | 1061.4872 |
FALSE |
FALSE |
2007 | อุปกรณ์ | 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 |
กิจกรรม
เข้าร่วมกับเราที่ FabCon Vegas
31 มี.ค. 23 - 2 เม.ย. 23
เหตุการณ์ที่นําโดยชุมชนของ Microsoft Fabric, Power BI, SQL และ AI 31 มีนาคมถึงวันที่ 2 เมษายน 2025
ลงทะเบียนวันนี้