在数据报表中常有一类需求是按照一定要求对数据进行排序,然后根据排序结果,获取前N个数据,例如,求总成绩排名前10的学生,求销售量最多的前3个产品等等。
在DAX中要实现该需求,通常是用的函数有两个,一个是TOPN,还有一个是RANKX。本文主要介绍TOPN的用法,其语法结构如下:
TOPN(, , , [[, , []]…])
TOPN函数主要有3个参数组成:
处需要填写一个返回的行数,也就是想要获取前多少个数据,即N值。可以是一个数字,也可以是一个返回单一数字的表达式。
< table>处指定从哪个表单中获取前N个数据,可以填写一个表单或者可以返回表单的表达式。
处填写一个表达式,该表达式的返回结果将作为表单的排序依据。
< order>是一个可选项,如果填写0或者FALSE或者DESC,代表按照降序对表单进行排序;如果填写1或者TRUE或者ASC,则按照升序对表单进行排序。如果缺省则表示0,如果填写其他数值,则DAX会报错。
TOPN函数的返回结果是一个表单,也就是说,如果是单一的直接使用TOPN函数,只能通过创建一个计算表单来调用。如果是想在度量值或则计算列中使用TOPN函数,则必须作为其他函数的参数而进行使用。
说明:
n_value这个地方如果填写的是正小数,则DAX会取小数点后一位,然后按照四舍五入规则转换成整数,来确定N值。 如果填写的是负数或者0,则返回空表单。
对于排序结果,如果有相同值,即排序序号相同,当这种数据符合前N的筛选条件时,TOPN函数会把相同值数据都作为结果进行返回。
TOPN的输出结果属于无序排序,也就是说虽然会返回前N行数据,但是第一行中的排序列下数据可能并不是最大/最小值。
TOPN函数最常见的的应用场景是求前N个数据的总和,例如,求下图销售量前3的商品总和,就可以创建一个度量值利用SUMX函数和TOPN函数来进行。
TopN_Q_SUM =
SUMX (
TOPN ( 3, SalesInfo, SalesInfo[Sales Volume], 0 ),
SalesInfo[Sales Volume]
)
公式里面用了最基本常规的算法,可以看得TOPN函数按照原始表单的Sales Volume值对数据进行了排序,然后将数值最大的前三行数据组成一个表单返回给外围SUMX函数使用。 可以通过下面这个计算表更加清晰获得TOPN函数的计算结果。 之所以要强调TOPN返回的表单结果是因为如果用TopN_Q_SUM这个度量值去创建表单,会造成一种错觉,以为获取的前N个数值有问题。如下图,Total处的统计值显示2000,按照理解应该是销售排名前三的销售量总和,但是单从这个表单看,前三产品的销售额分别是1000, 900,和700,其和并不等于2000。 之所以出现这个原因是因为在当前计算表中,TopN_Q_SUM的计算会受到Product这个筛选上下文的影响,例如当Product = Computers的时候,实际上是将原始表单进行了过滤,只保留了 Product = Computers的子表单,之后TOPN对改子表单中的Sales Volume进行了排序,获取了前3个最大值,之后经过SUMX进行了求和计算。
由于TopN_Q_SUM的计算公式中表单参数直接填写的是当前SalesInfo表单,所以每次数据的计算都是依据被筛选上下文影响的整个SalesInfo表单来进行。
如果不按照Country列对Product进行分类,只是单纯的对每种产品销售量前3的数据进行汇总求和,则需要对TopN_Q_SUM函数进行修改,利用SUMMARIZE函数,将TOPN函数中的参数表单变成按照Product汇总过后的数据表,之后再进行计算即可。
TopN_Q_SUM =
SUMX (
TOPN (
3,
SUMMARIZE (
SalesInfo,
SalesInfo[Product],
"Volume", SUM ( SalesInfo[Sales Volume] )
),
[Volume], 0
),
[Volume]
)
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linux集群互相免登陆配置
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mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
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{
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public static void main(String[] args)
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...
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macroli
java jvm jdk
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Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境 每天进步一点点 众观千象 git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected] :joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
[一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hive hive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。