[1240] DISTINCT函数 DISTINCT函数，隶属于“筛选”类函数。微软将其划分为两种模式，列与表模式。但是白茶觉得微软哪怕是不区分出来，相信大家也是了解的。...用途：去除表或列中的重复项。 语法 DAX= DISTINCT(表or列) 参数 DISTINCT参数可以是表，也可以是列；表达式也是可以的。 返回结果 去除重复值的表或列。...当表为单列单行时，可以作为值使用。 注：列模式下，返回结果受到筛选上下文影响；要与VALUES函数进行区分。...，我们能够很清楚的看到DISTINCT与VALUES的区别，就是对于重复值计数的问题。...2、计数：DISTINCT去掉重复值计数时，不会考虑重复项目；而VALUES会计算重复项目行数。 3、返回：DISTINCT返回的结果去掉重复项，且去掉空值；而VALUES则只去掉重复项，不去空值。
[1240] RELATED函数 RELATEDTABLE函数 这两个函数属于“筛选”类函数，通常情况下适用于跨表计算。 用途：根据模型关系，匹配对应数值。...RELATED会根据模型关系将维度表的数据匹配到事实表，也就是多端找一端对应值； RELATEDTABLE是RELATED的表函数模式，通常是将事实表的数据匹配到维度表，即一端寻找多端的对应值。...返回结果 RELATED返回结果为当前行所对应的匹配值； RELATEDTABLE返回结果为整张表。...例子 模拟数据： [1240] [1240] 模型关系： [1240] 这是白茶随机模拟的一组数据，一份事实表，一份维度表；模型关系是很常见的一对多关系。...例子3： RELATEDTABLE正确示范 = COUNTROWS ( RELATEDTABLE ( '例子' ) ) 结果： [1240] 统计维度表中的数据在事实表中的行数，也就是实际业务中我们经常说的订单数
[1240] FILTERS函数 FILTERS函数属于“筛选”类函数，隶属于“值”函数。 如果说FILTER函数是为了限定筛选条件，那么FILTERS函数就是呈现最直接筛选条件的值。...用途：实际中可用来统计销售品类数量以及查看直接影响值。 语法 DAX= FILTERS() 参数 列：必须是现有列，不能是表达式。 返回结果 直接筛选列的值。...例子： FILTERS例子 = COUNTROWS ( FILTERS ( '例子'[类别] ) ) 结果： [1240] 计算出类别这一项的直接筛选数量。...这也是让白茶觉得矛盾的地方： 1、后三个函数相对于FILTERS出场率更高一些，且三者之间的区别小伙伴们基本上都心知肚明； 2、如果说后三者不能让筛选因素直接呈现出具体的值，但是不使用FILTERS函数其实也是可以直接呈现的...； 3、白茶从网上查找了很久，除了微软的只言片语外，别无相关资料； 4、微软的官方说明也是异常的简短，甚至是潦草。
CALCULATE函数，本身的作用我们都知道，就是修改上下文形成新的上下文，会覆盖原有列的所有上下文，以CALCULATE函数的结果作为新的上下文。...返回结果 值 例子 模拟数据： [1240] 这是白茶随机模拟的数据。...CALCULATE例子 = CALCULATE ( SUM ( '例子'[数据] ), '例子'[类别] = "白茶" ) 结果： [1240] 这段CALCULATE的代码，将条件限定为“白茶”，因此白茶这一条件直接覆盖了当前列中的其他筛选条件...，因此会自动呈现每个筛选条件的数值； CALCULATE例子只有一个筛选条件为“白茶”，这个条件覆盖了当前的筛选，导致每行的条件都是“白茶”； KEEPFILTERS例子将“白茶”这一条件，追加到当前筛选中...白茶是用CALCULATE函数进行举例的，对于CALCULATETABLE函数效果也差不多，这里就不赘述了。 * * * 小伙伴们❤GET了么？
[81f4af55aae61ad1e9a5151202d4361c.png] SELECTEDVALUE函数 SELECTEDVALUE函数属于“筛选”类函数，隶属于“表函数”。...微软官方介绍是这么说的： 当指定列当前上下文中只有一个非重复值时，返回该值； 否则返回替代结果，省略则返回空值； 其实按照白茶的理解，通俗点来说，就是根据当前上下文匹配相关值。...用途：通常用于度量值中，获取外部筛选器。...语法 DAX= SELECTEDVALUE([, 值>]) 参数 列：固定现有列，不能是表达式； 备用值：可选项，如果第一参数上下文判定为空，或者出现多个重复值时，返回备用值；默认不填返回结果为空...这种用法是我们所熟知的用法，也是使用频率较高的用法。 通常可以用来动态的切换数据。
[be260f9a995c91f99535d2ef6137ee6f.png] CALCULATE函数 CALCULATE函数，被微软划分为“筛选”类函数，隶属于“值函数”。...语法 DAX= CALCULATE(,筛选器>,筛选器>…) 参数 表达式：要进行求值的表达式。 筛选器：（可选可重复）用来修改上下文的限定条件。...返回结果 根据修改的上下文重新计算的值。 例子 模拟数据： [63f08343abace47b47db3c87e6039745.png] 这是白茶随机模拟的一份数据。...而CALCULATE函数会根据内部的限定条件进行求值，单纯的计算颜色为“白色”的数值。...将数据由行上下文进行筛选上下文转换。
[1240] ISCROSSFILTERED函数与ISFILTERED函数 这两个函数，属于“筛选判断”类函数，隶属于值函数。...IS——是的意思； CROSS——交叉的意思； FILTERED——筛选的意思； 因此， ISCROSSFILTERED函数代表判断是否受到交叉筛选影响； ISFILTERED函数代表判断是否受到直接筛选影响...因为ISCROSSFILTERED函数受到交叉筛选影响，所以无论是哪种上下文，其结果都是TRUE； 而在组别上下文中，直接筛选因素类别没有起到筛选作用，因此ISFILTERED函数返回结果均为FALSE...点击切片器，我们继续观察结果： [strip] 当使用类别作为筛选时，两个表中的CROSS结果依然为TRUE； 而组别上下文中，此时的ISFILTERED结果也为TRUE，因为这个时候直接筛选类别处于生效状态...白茶会不定期的分享一些函数卡片 （文件在知识星球PowerBI丨需求圈） [1240] 这里是白茶，一个PowerBI的初学者。 [1240]
[1240] EARLIER函数与EARLIEST函数 这两个函数，可以说是DAX函数系列中比较抽象的函数。 隶属于“筛选”类函数，属于“行值”函数。...1、用第一行的数据进行解析； 2、FILTER函数将当前的表，复制了一份虚拟表，数据完全一样； 3、筛选虚拟表中数据小于当前行值的数据，此时EARLIER'例子'数据代表当前行值，数值为1； 4、因为当前行值为...1，没有比1还小的数值，因此FILTER函数的结果为空表； 5、COUNTROWS函数统计空表值为0，因此第一行根据数据排名为第1。...[1240] 接着是第二行的逻辑分步说明。 1、用第二行数据继续分析； 2、FILTER继续生成数据相同的虚拟表； 3、筛选数据小于当前行值3的数据，此时EARLIER'例子'数据的值为3。...4、比3小的数据值在此表中只有1。因此FILTER此时返回下表： [1240] 5、COUNTROWS统计表行数为1，返回值为2。此行排序为第2。 后面的行以此类推，小伙伴们，明白了没？
[1240] HASONEFILTER函数与HASONEVALUE函数 严格来说，HASONEFILTER函数与HASONEVALUE函数属于“筛选判断”类函数，隶属于“值”函数，当符合条件时，结果返回...区别二者用途基本上是类似的，区别在于HASONEFILTER受直接筛选影响；而HASONEVALUE受交叉筛选影响。 例子 模拟数据： [1240] 这是白茶随机模拟的一组数据。...二者的区别在于受到筛选影响不同： 1、HASONEFILTER函数只受到直接筛选影响。...2、HASONEVALUE函数受到交叉筛选影响，且判断当前列是否存在唯一值，存在则返回TRUE，否则返回FALSE。...[1240] [1240] 因为受到交叉筛选影响，此上下文中组别筛选效果等同于类别，且只有“鞋组”是唯一值，所以呈现结果为14； [1240] [1240] 同理受到交叉筛选影响，此上下文中日期筛选效果等同于类别
筛选列表中，当b列中为’1’时，所有c的值，然后转为list 2 .筛选列表中，当a列中为'one'，b列为'1'时，所有c的值，然后转为list 3 .将a列整列的值，转为list（两种） 4....筛选列表，当a=‘one’时，取整行所有值，然后转为list 具体看下面代码： import pandas as pd from pandas import DataFrame df = DataFrame...，当b列中为’1’时，所有c的值，然后转为list b_c = df.c[df['b'] == '1'].tolist() print(b_c) # out: ['一', '一', '四'] #...筛选列表中，当a列中为'one'，b列为'1'时，所有c的值，然后转为list a_b_c = df.c[(df['a'] == 'one') & (df['b'] == '1')].tolist()...print(a_b_c) # out: ['一', '一'] # 将a列整列的值，转为list（两种） a_list_1 = df.a.tolist() a_list_2 = df['a'].tolist
为了防止文件内的公式被修改，以及单元格的误删除，往往都会给文件设置保护。受保护的同时，希望可以正常使用筛选等功能。...（1）关于查找 设置保护后，如果要正常使用查找功能，需要确保查找范围内的单元格没有勾选隐藏。 （2）关于筛选 设置保护后，如果要正常使用筛选功能，需要提前启用筛选模式。...选中标题行，然后选中菜单栏中的筛选功能。最后再对表格进行保护设置，设置时勾选自动筛选这个选项。...，如果已经进入筛选模式，则不能取消筛选。...参考资料： [1] 如何让受保护的工作表进行查找、筛选和排序的操作（http://club.excelhome.net/thread-1029711-1-1.html）
，本篇主要分享300分类上的特性/特性值的局部相关性的BAPI及这个BAPI的BUG处理。...在使用VC的项目中，会创建类，每个类又会包含多个特性。在一些复杂的业务中，我们会对特性/特性值创建相关性。 我们先看一个300类的界面： ?...当我们对特性/特性值创建相关性的时候，有两种类型：全局相关性、局部相关性。 ? ? 全局相关性：特性/特性值分配到不同的类中，其相关性是一致、共用的。一般使用外部编号，例如上图中的”CAL“。...当用户在前台分配多个局部相关性的时候，如下： ? 调用上面的BAPI 去创建的时候，当创建第二个局部相关性的时候，它会自动将前面的相关性覆盖（删除）掉，最终导致只会留下最后一个局部相关性。...可bapi的相关性参数是单值输入的，一次只能传入一个相关性？ ? 网络上搜索一番，也没有发现有类似的需求。 只好自己想办法解决了，又仔细看了看Bapi的源代码： ?
在VBA中，AdvancedFilter方法是处理这种情形的非常强大的一个工具。该方法可以保留原数据，采用基于工作表的条件，可以找到唯一值。下面，将详细介绍如何获取并将唯一值放置在单独的地方。...AdvancedFilter方法可以对多个列进行操作，如果只想筛选数据的子集，则可以限制其行范围。 可以跨列筛选唯一值。...筛选结果输出到同一位置或新的位置 AdvancedFilter可以将筛选结果就放置在原数据位置（隐藏与条件不匹配的记录），也可以将结果输出到新位置。...这意味着无法限制输出，因此要选择一个没有值或可以覆盖原有值的列。...一旦有了唯一的记录，就可以使用自动筛选对其进行排序和进一步筛选。
回表 在研究mysql二级索引的时候，发现Mysql回表这个操作，往下研究了一下 字面意思，找到索引，回到表中找数据 解释一下就是： 先通过索引扫描出数据所在的行，再通过行主键ID 取出数据。...另外回表的产生也是需要一定条件的，如果一次索引查询就能获得所有的select 记录（也就是联合索引已经包含了你查的字段）就不需要回表，如果select 所需获得列中有其他的非索引列，就会发生回表动作。...即基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。 另外上面所说的不需要回表，其实还有另一个名词 覆盖索引 覆盖索引 就是我们需要查询的数据都在二级索引树中，直接返回这种情况就叫做覆盖索引。...，在5.6之前都不支持索引下推，笔者用的8.0，则需要先关闭索引下推： set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off'; 执行sql EXPLAIN...会先在name索引上顺序找到 符合条件的name和id数据； 3. 然后通过id在聚簇索引上回表找到对应的age数据，将结果存放在临时表中； 4. 最后在临时表中通过age条件来筛选数据。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...mysql中length(articletype)的值为null 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140521.
布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame的数据筛选 # 更直观点的做法...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...，用isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # some_values是可迭代对象 3、多种条件限制时使用&，&的优先级高于>=或的使用...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name
一、前言 前几天在Python钻石交流群有个叫【进击的python】的粉丝问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...他的数据如下图所示： 有什么方法可以快速筛选出 pitch 中的值 在0.2 > x > -0.2 的值呢？...二、解决过程 这个问题肯定是要涉及到Pandas中取数的问题了，从一列数据中取出满足某一条件的数据，使用筛选功能。 他自己写了一个代码，如下所示： 虽然写的很长，起码功能是实现了的。...后来【LeeGene】大佬给了一个代码，如下所示： df = df[df.pitch>0.2] 看上去确实很简单，不过还没有太满足需求，后来【月神】补充了下，取绝对值再比较。...这篇文章主要分享了一个Pandas筛选的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。
利润一列存在于df2的表格中，所以想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。用excel的话首先确认订单明细号是唯一值，然后在df1新增一列写：=vlookup(a2,df2!...#列的行数小于index的行数的说明有缺失值，这里客户名称329值 sale.info() 需求：用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。...实际上缺失值处理的办法是很复杂的，这里只介绍简单的处理方法，若是数值变量，最常用平均数或中位数或众数处理，比较复杂的可以用随机森林模型根据其他维度去预测结果填充。...比如这里的需求填充客户名称缺失值：就可以根据存货分类出现频率最大的存货所对应的客户名称去填充。 这里我们用简单的处理办法：用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。...#用0填充缺失值 sale["客户名称"]=sale["客户名称"].fillna(0) #删除有客户编码缺失值的行 sale.dropna(subset=["客户编码"]) 六、多条件筛选 需求
问题 现有社保卡和身份证若干，想要匹配筛选出一一对应的社保卡和身份证。 转换为List socialList,和List idList，从二者中找出匹配的社保卡。...new IdCard(13, "xiaohong"), new IdCard(12, "xiaoming") ); //目标： 从socialSecurities中筛选出...如此推出这种做法的时间复杂度为O(m,n)=2m+n. 当然，更重要的是这种写法更让人喜欢，天然不喜欢嵌套的判断，喜欢扁平化的风格。...事实上还要更快，因为hash还需要创建更多的对象。然而，大部分情况下，n也就是第二个数组的长度是大于3的。这就是为什么说hash要更好写。...当然，另一个很重要的原因是lambda stream的运算符号远比嵌套循环让人喜爱。
在我们的工作中经常遇到这样一个问题，在页面中保存一条数据，有个字段值为“张三”，但是，不知道这条数据保存在了哪个表中，现在我们想要追踪该值是存储到了那个表的那个字段中，具体要怎么操作呢？...P_SYSTEM_FindData] @value = N'张三' SELECT 'Return Value' = @return_value GO 执行完后，即可找到该值所在的表和字段...tablename:表名 columnname：字段名 原表数据如下： 表名：[Staff] 数据：
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