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创建Field Parameter时，第一列是参数名称，第二列是NAMEOF，第三列是参数的顺序，从第四列开始，都是对前散列的分组。 1，Field Parameters 的层次结构 2，Field Parameter的分组 把多个列设置到一个组中 文档： Power BI Field Parame 阅读全文
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GROUPBY函数的作用是根据输入的表进行数据聚合，输入的表可以是表表达式，也就是说，GRUOPBY的参数可以是一个动态查询返回的表，也就是说GROUPBY函数主要用于嵌套聚合的情况。 GROUPBY (<table> [, <groupBy_columnName> [, <groupBy_colu 阅读全文
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本人是C#小白，这里摘抄并整理了两位大神的文章： Newtonsoft.Json笔记 -JToken、JObject、JArray详解 Json 基于类 Newtonsoft.Json.Linq.JToken的应用简介 简单介绍如何使用Newtonsoft.Json类库和操作Json对象，这里主要介 阅读全文
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简单来说，如果多个Report共用一个Dataset，那么这个Dataset是共享数据集。每当共享Dataset刷新后，任何引用这个Dataset的Report都会自动刷新，这也是共享数据集的一个优点。 共享数据集的一个重要作用，是把后端（建立数据集）的任务从整个报表开发流程中分离出来，后端只需要把 阅读全文
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EARLIEST和EARLIER函数只用于行上下文中，并且主要用于计算列的行上下文中。行上下文的作用是迭代，逐行扫描表，并且不会筛选数据。 EARLIER函数用于访问外层行上下文，即使用外层行上下文，而不是最内层的行上下文检索列的值。 EARLIER(<column>, <number>) EARL 阅读全文
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简单的说，当ALL用作表函数时，忽略应用到表上的任何过滤器，并返回数据表；当ALL用作CALCULATE和CALCULATETABLE函数中修饰器时，ALL函数从扩展表中移除已经应用的过滤上下文。 注意自动存在（auto-eixist）对ALL()函数的影响。 正常情况下，包含 ALL() 函数的 阅读全文
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LOOKUPVALUE函数用于根据一个或多个搜索条件，从另一个表中获取一个或0个值。LOOKUPVALUE运行在行上下文中，根据当前表中的当前行，从另一个表中查找条件相等的行，查找不需要两个表之间存在关系，搜索结果也不受过滤条件的影响。当两个表之间存在关系时，考虑使用RELATED函数，因为RELA 阅读全文
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DAX 中的 SUMMARIZE 函数功能强大，但同时也很难使用，它可用于执行表之间的分组和连接。不幸的是，它在计算聚合值时存在一些众所周知的性能问题。除了性能之外，SUMMARIZE 的计算限制是它无法聚合在查询本身内动态计算的值。 一，SUMMARIZE函数的限制 例如，考虑以下查询，它应该为每 阅读全文
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作为一个查询函数，SUMMARIZE 执行三个操作： 它可以按表本身或相关表的任何列对表进行分组； 它可以创建新列，在行上下文和过滤上下文中计算表达式； 它可以产生不同级别的小计（subtotal）。 在 SUMMARIZE 的三个主要操作中，只有第一个是安全的。 另外两个操作——创建新列和计算小计 阅读全文
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前言：最近想学习计算机视觉，于是在朋友的推荐下选择OpenCV进行学习，用一个合集来记录本人的学习笔记。 OpenCV下载地址：http://opencv.org/downloads.html，根据操作系统选择合适的安装包。本文使用的是OpenCV-3.4.16的Windows版本，Visual S 阅读全文
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通过groupby分组数据之后，可以对每个分组的数据进行聚合运算、转换操作，或应用函数。 一，聚合操作 对拆分之后的数据进行聚合，对于DataFrame进行聚合操作，主要使用aggregate()函数，可以简写为agg()： DataFrameGroupBy.aggregate(func=None, 阅读全文
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在清理文本数据时，对pandas Series（序列）可以使用map函数，所有的字符串都可以应用字符串函数或正则表达式，但是如果存在NA，就会报错。为了解决这个问题，Series有一些可以跳过NA值的字符串操作方法，这可以通过Series的str属性来访问。 s1 = pd.Series(['Mou 阅读全文
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merge是按照列值或索引值进行连接，concat是按照轴进行拼接。 一，merge 数据库风格的连接是merge， DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, 阅读全文
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操纵索引包括：重索引、设置索引、替换轴的索引、重置索引 一，重索引 （reindex） 重索引是指数据框按照新的索引进行排列，如果已存的索引和新索引不匹配，那么使用NA来填充。 DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis 阅读全文
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Series和DataFrame可以按照索引进行排序，也可以按照值来排序，对值也可以进行排名。 一，按照索引排序（sort by index) 对于一个Series或DataFrame，可以按照索引进行排序，使用sort_index()函数来实现索引的排序： DataFrame.sort_index 阅读全文
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pandas的pivot和pivot_table 用于表格数据的行列互换，而melt用于unpivot 表格数据。 1，pivot 有如下数据集： import pandas as pd import numpy as np table = {"Item":['Item0','Item0','Ite 阅读全文
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在使用pandas进行数据整理时，经常会用到stack和unstack两个函数。stack直译过来是堆叠，堆积，unstack是展开，解释为把列索引和行索引的互换，如下图所示，stack用于把列索引转换为行索引，而unstack用于把行索引转换为列索引。因此，可以把stack和unstack的功能解 阅读全文
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对DataFrame 和 Series 进行分组之后，会返回一个数据类型为GroupBy的对象。对数据进行分组之后，能够得到一个分组键和一个分组数据，一个分组对应的分组键是唯一的，分组是具有相同分组键的行或列的列表。 分组运算分为三个过程： 分组：根据一个或多个字段把数据集（DataFrame或Se 阅读全文
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异常检测通过自动检测时间序列数据中的异常来增强折线图，并且提供了异常解释，以帮助用户进行根本原因的分析。异常检测只能用于Line Chart中，并且必须有Date字段作为X坐标轴，实际上，PowerBI按照时间序列，用SR-CNN算法来检测数据的异常，即微软的时序异常检测服务（Time-Series 阅读全文
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关键因素（Key Influencer）图表能够帮助用户分析KPI的因素，并按照因素的重要性进行排名，也就是说，该图表可以查看哪些因素会影响到KPI，并计算出因素的相对重要性。使用Key Influencer Visual，不仅可以查看单个因素的影响，还可以查看多个因素构成的组合（称作Segment 阅读全文