数据可视化之DAX篇（十）在PowerBI中累计求和的两种方式

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假设有一组数据，

 

 

已知每一个产品贡献的利润，如果要计算前几名产品的贡献利润总和，或者每一个产品和利润更高产品的累计贡献占总体的比例，就涉及到累计求和，数据量较小的情况下，在 Excel 中可以轻松实现，毕竟 Excel 是对单元格进行操作。

但是在 PowerBI 中，对整个字段运算很简单，而对每一行的数据进行筛选汇总，却需要动一点小心思，下面就以此表为例介绍几种常用的累计求和方式，并以此案例来进一步掌握几个函数的用法。

 

利用 M 函数累计求和

 

将该数据导入到 PQ 编辑器中，添加自定义列，

 

 

 

 

公式栏中输入M函数，

 

=List.Sum(Table.SelectRows(更改的类型,(x)=>x[利润]>=[利润])[利润])

 

然后就新增加了一列累计利润，

 

 

 

 

对这里的公式稍微解释一下，

 

Table.SelectRows 函数用来筛选表中符合条件的行，"更改的类型"是表的名称,在PQ编辑器中，每一个步骤就是一个表，步骤名就是该表的名称。

 

(x)=>x[利润]>=[利润]是筛选条件，这个相对比较难理解，还记得之前介绍的自定义函数吗，见到=>这个符号，就代表这里有个自定义函数，只是在这里是内置函数。意思为每一行为变量x，只要第x行的利润数大于等于当前行的利润，就利用 Table.SelectRows 函数把改行筛选出来。

 

而 Table.SelectRows 函数返回的是一个表，如果要提取该表中利润列，就是在该函数外面再加上字段名进行深化，于是就有了 Table.SelectRows(更改的类型,(x)=>x[利润]>=[利润])[利润]，它返回的是符合条件的利润列。

 

最后再在最外面套上 List.Sum 函数对该列进行求和，就得到了以上表中累计利润。

 

利用 DAX 进行累计求和

 

在 DAX 中可以用 EARLIER 函数和 VAR 定义变量两种方式。

 

使用 EARLIER 函数

 

累计利润2 =
CALCULATE(SUM('产品'[利润]),
FILTER(ALL('产品'),'产品'[利润]>=EARLIER('产品'[利润])))

 

EARLIER函数以前专门介绍过，可以参考：EARLIER 函数 | PowerBI星球

 

使用VAR定义变量的方式累计求和

 

累计利润3 = VAR cur_profit='产品'[利润]

RETURN CALCULATE(SUM('产品'[利润]),
FILTER(ALL('产品'),'产品'[利润]>=cur_profit))

 

参考：采悟：DAX学习：使用VAR定义变量

 

这两种方式返回的结果和利用M函数的效果完全一致，

 

 

 

这两种函数，其实和上面M函数一样，都是通过各自的方式筛选符合大于等于当前利润的数据行，然后求和得到结果。

上面的DAX求和用到的是CALCULATE，其实这里也可以用SUMX函数，

 

累计利润4 = SUMX(filter(all('产品'),'产品'[利润]>=EARLIER('产品'[利润])),'产品'[利润])

累计利润5 = VAR cur_profit='产品'[利润]
RETURN SUMX(FILTER(ALL('产品'),'产品'[利润]>=cur_profit),'产品'[利润])

 

CALCULATE函数第一个参数是汇总方式，第二个及之后的参数为筛选条件，而SUMX函数第一个参数筛选条件，第二个参数为求和字段，在求和的计算上，SUMX可以实现和CALCULATE一样的效果。

案例中的数据已经按照利润从大到小进行排列，理解上更直观，其实即使不进行排序，这几种方式也都可以返回正确的结果，因为计算的逻辑和每一行的顺序无关。

 

上面几个公式，需要的时候可以随时套用，当然在理解的基础上灵活掌握这些函数，可以更有效的进行各种数据分析。累计求和在数据分析中十分常用，比如ABC分析，后面会进一步介绍。