getpivotdata函数怎么用 getappdata函数

excel getpivotdata函数下拉，相应值不变的问题？

YEAR 将if (from >= to - 1) return arr;系列数转换为年

="qc-"&114+roundup(row(a12)/12,0)&"-a"&roundup(mod(row(a12)-0.1,12),0)

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那么性能最的场景会出现吗？对于一个内容随机的数组而言，不太可能出现最情况。但我们平时在编程时，处理的数组往往并不是内容随机的，而是很可能预先有一定顺序。设想一下，如果一个数组已经排好序了，由于之前的算法中，我们都是采用个元素作为基准元素，那么必然会出现每次分区都会有一个分区为空。这种情况当然需要避免。

写上如上公式即可,且向下可以批量生成

JS数组sort方法如何使用

allEnd++;

这次给大家带来JS数组sort方法如何使用，JS数组sort方法使用的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。

算法课上，我们会接触很多种排序算法，什么冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序等等。那么jascript的sort方法采用哪种排序算法呢？要搞清楚这个问题，呃，直接看v8源代码好了。v8中对Array.sort的实现是采用jascript完成的，粗看下来，使用了快速排序算法，但明显比我们熟悉的快速排序要复杂。那么到底复杂在什么地方？为什么要搞这么复杂？这是我们今天要探讨的问题。

快速排序算法

快速排序算法之所以被称为快速排序算法，是因为它能达到和平均时间复杂度均为O(nlogn)，是一种应用非常广泛的排序算法。它的原理并不复杂，先找出一个基准元素（pivot，任意元素均可），然后让所有元素跟基准元素比较，比基准元素小的，放到一个中，其他的放到另一个中；再对这两个执行快速排序，最终得到完全排序好的序列。

所以快速排序的核心是不断把原数组做切割，切割成小数组后再对小数组进行相同的处理，这是一种典型的分治的算法设计思路。实现一个简单的快速排序算法并不困难。我们不妨试一下：

function QuickSort(arr, func) {

if (!arr || !arr.length) return [];

if (arr.length === 1) return arr;

var pivot = arr[0];

var allSet = [];

for (var i = 1; i < arr.length; i++) {

if (func(arr[i], pivot) < 0) {

} else {

bigSet.push(arr[i]);

}}

return QuickSort(allSet, func).concat([pivot]).concat(QuickSort(bigSet, func));

}这是一个非常基础的实现，选取数组的项作为基准元素。

我们可以注意到，上面的算法中，我们其实是创建了一个新的数组作为计算结果，从空间使用的角度看是不经济的。jascript的快速排序算法中并没有像上面的代码那样创建一个新的数组，而是在原数组的基础上，通过交换元素位置实现排序。所以，类似于push、pop、spl这几个方法，sort方法也是会修改原数组对象的！

我们前面说过，快速排序的核心在于切割数组。那么如果只是在原数组上交换元素，怎么做到切割数组呢？很简单，我们并不需要真的把数组切割出来，只需要记住每个部分起止的索引号。举个例子，设有一个数组[12, 4, 9, 2, 18, 25]，选取项12为基准元素，那么按照原始的快速排序算法，会把这个数组切割成两个小数组：[4, 9, 2], 12, [18, 25]。但是我们同样可以不切割，先通过比较、交换元素，将原数组修改成[4, 9, 2, 12, 18, 25]，再根据基准元素12的位置，认为0~2号元素是一组，4~5号元素是一组，为了表述方便，我这里将比基准元素小的元素组成的分区叫小数分区，另一个分区叫大数分区。这很像电脑硬盘的分区，并不是真的把硬盘分成了C盘、D盘，而是记录下一些起止位置，在逻辑上分成了若干个分区。类似的，在快速排序算法中，我们也把这个过程叫做分区（partition）。所以相应的，我也要修改一下之前的说法了，快速排序算法的核心是分区。

说了这么多，还是实现一个带分区的快速排序吧：

function swap(arr, from, to) {

if (from == to) return;

var temp = allSet.push(arr[i]);arr[from];

arr[from] = arr[to];

arr[to] = temp;

}function QuickSortWithPartition(arr, func, from, to) {

if (!arr || !arr.length) return [];

if (arr.length === 1) return arr;

var pivot = arr[from];

var allIndex = from;

var bigIndex = from + 1;

allIndex++;

swap(arr, allIndex, bigIndex);

}}

QuickSortWithPartition(arr, func, from, allIndex - 1);

QuickSortWithPartition(arr, func, allIndex + 1, to);

return arr;

}看起来代码长了很多，不过并不算复杂。首先由于涉及到数组元素交换，所以先实现一个swap方法来处理元素交换。快速排序算法中，增加了两个参数，from和to，分别表示当前要处理这个数组的哪个部分，from是起始索引，to是终止索引；如果这两个参数缺失，则表示处理整个数组。

同样的，我用最简单的方式选取基准元素，即所要处理分区的个元素。然后我定义了allIndex和bigIndex两个变量，分别表示的是左侧小数分区的终止索引和右侧大数分区的终止索引。什么意思？就是说从个元素（基准元素）到第allIndex个元素间的所有元素都比基准元素小，从第allIndex + 1到第bigIndex个元素都比基准元素大。一开始没有比较时，很显然这两部分分区都是空的，而比较的过程很简单，直接是bigIndex向右移，一直移到分区尾部。每当bigIndex增加1，我们会进行一次判断，看看这个位置上的元素是不是比基准元素大，如果大的话，不用做处理，它已经处于大数分区了；但如果比基准元素小，就需要进行一次交换。怎么交换呢？首先将allIndex增加1，意味着小数分区增加了一个元素，但此时allIndex位置的元素很明显是一个大数（这个说法其实不对，如果之前大数分区里面没有元素，此时allIndex和bigIndex相等，但对交换没有影响），而在bigIndex位置的元素是一个小数，所以只要把这两个位置的元素交换一下就好了。

可别忘了一开始的起始元素，它的位置并不正确，不过只要将它和allIndex位置的元素交换位置就可以了。同时我们得到了对应的小数分区[from...allIndex - 1]和大数分区[allIndex + 1...to]。再对这两个分区递归排序即可。

分区过程的优化

上面的分区过程（仅仅）还是有一定的优化空间的，因为上面的分区过程中，大数分区和小数分区都是从左向右增长，其实我们可以考虑从两侧向中间遍历，这样能有效地减少交换元素的次数。举个例子，例如我们有一个数组[2, 1, 3, 1, 3, 1, 3]，采用上面的分区算法，一共碰到三次比基准元素小的情况，所以会发生三次交换；而如果我们换个思路，把从右往左找到小于基准和元素，和从左往右找到大于基准的元素交换，这个数组只需要交换一次就可以了，即把个3和一个1交换。

if (!arr || !arr.length) return [];

var pivot = arr[from];

var allEnd = from + 1;

var bigBegin = to;

while (allEnd < bigBegin) {

bigBegin--;

}while (func(arr[allEnd], pivot) < 0 && allEnd < bigBegin) {

}if (allEnd < bigBegin) {

swap(arr, allEnd, bigBegin);

}}

swap(arr, allEnd, from);

QuickSortWithPartitionOp(arr, func, from, allEnd - 1);

QuickSortWithPartitionOp(arr, func, allEnd + 1, to);

return arr;

}分区与性能

前面我们说过，快速排序算法平均时间复杂度是O(nlogn)，但它的最情况下时间复杂度会衰弱到O(n2)。而性能好坏的关键就在于分区是否合理。如果每次都能平均分成相等的两个分区，那么只需要logn层迭代；而如果每次分区都不合理，总有一个分区是空的，那么需要n层迭代，这是性能最的场景。

一种很容易的解决方法是不要选取固定位置的元素作为基准元素，而是随机从数组里挑出一个元素作为基准元素。这个方法很有效，极大概率地避免了最情况。这种处理思想很简单，我就不另外写代码了。

然而极大概率地避免最情况并不等于避免最情况，特别是对于数组很大的时候，更要求我们在选取基准元素的时候要更谨慎些。

三数取中（median-of-three）

简单实现一下获取基准元素的方法：

function getPivot(arr, func, from, to) {

var middle = (from + to) >> 1;

var i0 = arr[from];

var i1 = arr[to];

var i2 = arr[middle];

var temp;

if (func(i0, i1) > 0) {

i0 = i1;

i1 = temp;

}if (func(i0, i2) > 0) {

arr[middle] = i0;

arr[from] = i2;

arr[to] = i1;

return i0;

} else {

arr[from] = i0;

arr[middle] = i1;

arr[to] = i2;

return i1;

} else {

arr[middle] = i2;

arr[to] = i1;

return i2;

}}

当然，仅仅是三数取中获得的基准元素，也不见得是可靠的。于是有一些其他的取中值的方法出现。有几种比较典型的手段，一种是平均间隔取一个元素，多个元素取中位数（即多取几个，增加可靠性）；一种是对三数取中进行递归运算，先把大数组平均分成三块，对每一块进行三数取中，会得到三个中值，再对这三个中值取中位数。

不过查阅v8的源代码，发现v8的基准元素选取更为复杂。如果数组长度不超过1000，则进行基本的三数取中；如果数组长度超过1000，那么v8的处理是除去首尾的元素，对剩下的元素每隔200左右（200~215，并不固定）挑出一个元素。对这些元素排序，找出中间的那个，并用这个元素跟原数组首尾两个元素一起进行三数取中。这段代码我就不写了。

针对重复元素的处理

到目前为止，我们在处理元素比较的时候比较随意，并没有太多地考虑元素相等的问题。但实际上我们做了这么多性能优化，对于重复元素引起的性能问题并没有涉及到。重复元素会带来什么问题呢？设想一下，一个数组里如果所有元素都相等，基准元素不管怎么选都是一样的。那么在分区的时候，必然出现除基准元素外的其他元素都被分到一起去了，进入最性能的case。

那么对于重复元素应该怎么处理呢？从性能的角度，如果发现一个元素与基准元素相同，那么它应该被记录下来，避免后续再进行不必要的比较。所以还是得改分区的代码。

function QuickSortWithPartitionDump(arr, func, from, to) {

if (!arr || !arr.length) return [];

var pivot = getPivot(arr, func, from, to);本篇的示例数据来自 《DAX 圣经》这本书，示例数据我已经上传到 github，文章的末尾有链接，方便大家学习。

var allEnd = from;

var bigBegin = to;

for (var i = allEnd + 1; i < bigBegin; i++) {

var order = func(arr[i], pivot);

if (order < 0) {

} else if (order > 0) {

while (bigBegin > i && order > 0) {

bigBegin--;

order = func(arr[bigBegin], pivot);

}if (bigBegin == i) break;

swap(arr, i, bigBegin);

if (order < 0) {

}}

}QuickSortWithPartitionDump(arr, func, from, allEnd);

QuickSortWithPartitionDump(arr, func, bigBegin, to);

return arr;

}简单解释一下这段代码，上文已经说过，在getPivot方法中，我将比基准小的元素放到位，把比基准大的元素放到一位。定义三个变量allEnd、bigBegin、i，从from到allEnd之间的元素都比基准元素小，从allEnd到i之间的元素都和基准元素一样大，从i到bigBegin之间的元素都是还没有比较的，从bigBegin到to之间的元素都比基准元素大。了解这个关系就好理解这段代码了。遍历从allEnd + 1到bigBegin之间的元素：

如果这个元素小于基准，那么allEnd增加1，这时allEnd位置的元素是等于基准元素的（或者此时allEnd与i相等），交换allEnd与i处的元素就可以了。

如果这个元素大于基准，相对比较复杂一点。此时让bigBegin减小1，检查大数分区前面一个元素是不是大于基准，如果大于基准，重复此步骤，不断让bigBegin减小1，直到找到不比基准大的元素（如果这个过程中，发现bigBegin与i相等，则中止遍历，说明分区结束）。找到这个不比基准大小元素时需要区分是不是比基准小。如果比基准小，需要做两步交换，先将i位置的大数和bigBegin位置的小数交换，这时跟种case同时，allEnd增加1，并且将i位置的小数和allEnd位置的元素交换。如果和基准相等，则只需要将i位置的大数和bigBegin位置的小数交换。

如果这个元素与基准相等，什么也不用做。

小数组优化

对于小数组（小于16项或10项。v8认为10项以下的是小数组。），可能使用快速排序的速度还不如平均复杂度更高的选择排序。所以对于小数组，可以使用选择排序法要提高性能，减少递归深度。

function insertionSort(a, func, from, to) {

for (var i = from + 1; i < to; i++) {

var element = a[i];

for (var j = i - 1; j >= from; j--) {

var tmp = a[j];

a[j + 1] = tmp;

} else {

break;

}}

a[j + 1] = element;

}}v8引擎没有做的优化

由于快速排序的不稳定性（少数情况下性能，前文已经详细描述过），Did Musser于1997设计了内省排序法（Introsort）。这个算法在快速排序的基础上，递归的深度。一旦长度为n的数组经过了logn层递归（快速排序算法情况下的递归层数）还没有结束的话，就认为这次快速排序的效率可能不理想，转而将剩余部分换用其他排序算法，通常使用堆排序算法（Heapsort，最时间复杂度和时间复杂度均为nlogn）。

v8引擎额外做的优化

快速排序递归很深，如果递归太深的话，很可以出现“爆栈”，我们应该尽可能避免这种情况。上面提到的对小数组采用选择排序算法，以及采用内省排序算法都可以减少递归深度。不过v8引擎中，做了一些不太常见的优化，每次我们分区后，v8引擎会选择元素少的分区进行递归，而将元素多的分区直接通过循环处理，无疑这样的处理大大减小了递归深度。我大致把v8这种处理的过程写一下：

function quickSort(arr, from, to){

// 排序分区过程省略

// ...

if (to - bigBegin < allEnd - from) {

quickSort(a, bigBegin, to);

to = allEnd;

} else {

quickSort(a, from, allEnd);

from = bigBegin;

}}

}不得不说是一个很巧妙的实现。

相信看了本文案例你已经掌握了方法，更多精彩请关注Gxl网其它相关文章！

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如何使用vue中实现点击空白处隐藏div实现

如何在excel中引用表中的汇总项

temp = i0;

关于引用数据表的汇总项，不知道你的数据表是怎样的，不知道具体原因，你可以看看GETPIVOTDATA

函数的帮助。如果参数未描述可见字段，或者参数包含未显示的页字段，则

GETPIVOTDATA

函数将返回选中C2:C6单元格,光标移到右下角,左健按住不放将公式向下拉到表底部var bigSet = [];

#REF!。

将需要固定的地址改为引用，就是在地址中加$，将公式改为：=SUM(H6$H$2,I6$I$2,J6$J$2)

求助，大漠插件GetScreenData函数使用方法

while(true){

//已绑定窗口了

picPointer=dm.GetScreenData(100,100,200,200) '获取内存指针

returnValue = dm.ReadDatafunction QuickSortWithPartitionOp(arr, func, from, to) {(hwnd, picPointer, 20)

Mesif (func(tmp, element) > 0) {sageBox returnValue

请高手帮我列个EXCEL中的一个函数

原地（in-place）排序

在B列入一列,然后在C2中输入=if(b2="",c1,b2)往下拉就可以,结果后把此列变为数字,删掉B列就可以了

试试这个办法

在B列后插入一列

C1输入"制令单号"

C2输入=B2

C3输入=C2

将C3公式下拉到C6

选中C列,右健,选中B列,右健选择性粘贴,数值,确定

删除C列

VAR 根据数据库中选定项的示例估算方完成

祝你成功

选B列，定位，定位条件，空值，确定，公式编辑栏里输入=B2,ctrl+enter。

选b列，CTRL+G，定位条件，空格，确定，编辑框输入公式=b2，CTRL+回车。

B1=TEXT(A1,2)

这都是，不知道是不是你想要的右拉填充至D列并继续下拉填充完成。

EXCEL表格长数字下拉递增怎么设置？

任一单元格

EXCEL表格长数字下拉递增设置步骤：

基准元素应当精心挑选，而挑选基准元素的一种方法为三数取中，即挑选基准元素时，先把个元素、一个元素和中间一个元素挑出来，这三个元素中大小在中间的那个元素就被认为是基准元素。

一、比如一个数据，从它下拉做递增数列。将鼠标放在该单元格右下角，变成十字形时点住下拉。

二、看到默认序列格式是相同数字。

三、点击该序列数字右下角包含十字的图案，在菜单中选择第二个填充序列。

四、该序列的数据就变成递增了。

五、还有一种办法就是初始就填好两个或两个以上数据，比如下图所示，同时选中两个数据进行下拉。

六、结果和前面的一样。

Excel是办公室自动化中非常重要的一款软件，Excel函数则是Excel中的内置函数。Excel函数共包含11类，分别是数据库函数、日期与时间函数、工程函数、财务函数、信息函数、逻辑函数、查询和引用函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数以及用户自定义函数。

COUNT 计算数据库中包含数字的单元格的个数

COUNTA计算数据库中非空单元格的个数

DGET 从数据库中提取满足指定条件的单个记录

MAX 返回选定数据库项中的值

MIN 返回选定数据库项中的最小值

PRODUCT 乘以特定字段（此字段中的记录为数好解。在C1输入公式：据库中满足指定条件的记录）中的值

STDEVP 根据数据库中选定项的样本总体计算标准偏

SUM 对数据库中满足条件的记录的字段列中的数字求和

VARP 根据数据库中选定项的样本总体计算方

GETPIVOTDATA 返回存储在数据表中的数据

DATE 返回特定时间的系列数

DATEDIF 计算两个日期之间的年、月、日数

DATEVALUE 将文本格式的日期转换为系列数

DAY 将系列数转换为月份中的日

DAYS360 按每年360天计算两个日期之间的天数

EDATE 返回在开始日期之前或之后指定月数的某个日期的系列数

EOMONTH 返回指定月份数之前或之后某月的一天的系列数

HOUR 将系列数转换为小时

MONTH 将系列数转换为月

NETWORKDAYS 返回两个日期之间的完整工作日数

NOW 返回当前日期和时间的系列数

SECOND 将系列数转换为秒

TIME 返回特定时间的系列数

TIMEVALUE 将文本格式的时间转换为系列数

TODAY 返回当天日期的系列数

WEEKDAY 将系列数转换为星期

WORKDAY 返回指定工作日数之前或之后某日期的系列数

DDE 和外部函数

CALL 调用动态链接库(DLL)或代码源中的过程

REGISTER. ID 返回已注册的指定DLL或代码源的注册ID

SQL.REQUEST 连接外部数据源，并从工作表中运行查询，然后将结果作为数组返回，而无需进行宏编程。

有关CALL和REGISTER函数的其他信息

Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为的个人计算机数据处理软件。在1993年，作为Microsoft Off的组件发布了5.0版之后，Excel就开始成为所适用作平台上的电子制表软件的霸主。

如何在EXCEL表格中使用XIRR函数

B1=TEXT(A1,2) & TEXT(A1,3)

EXCEL函数大全数据库和清单管理函数

excel库和清单管理函数

DAVERAGE 返回选定数据库项的平均值

DCOUNT 计算数据库中包含数字的单元格的个数

DCOUNTA 计算数据库中非空单元格的个数

DGET 从数据库中提取满足指定条件的单个记录

DMAX 返回选定数据库项中的值

DMIN 返回选定数据库项中的最小值

DPRODUCT 乘以特定字段（此字段中的记录为数据库中满足指定条件的记录）中的值

DSTDEV 根据数据库中选定项的示例估算标准偏

DSTDEVP 根据数据库中选定项的样本总体计算标准偏

DSUM 对数据库中满足条件的记录的字段列中的数字求和

DVAR 根据数据库中选定项的示例估算方

DVARP 根据数据库中选定项的样本总体计算方

GETPIVOTDATA 返回存储在数据表中的数据

DATE 返回特定时间的系列数

DATEDIF 计算两个日期之间的年、月、日数

DATEVALUE 将文本格式的日}这个例子里我完全没管基准元素的位置，一是降低复杂度，另一个原因是下面讨论重复元素处理时，基准元素的位置没什么意义。不过我把最小的值赋给了个元素，的值赋给了第二个元素，后面处理重复元素时会有帮助。期转换为系列数

DAY 将系列数转换为月份中的日

DAYS360 按每年360天计算两个日期之间的天数

EDATE 返回在开始日期之前或之后指定月数的某个日期的系列数

EOMONTH 返回指定月份数之前或之后某月的一天的系列数

HOUR 将系列数转换为小时

MONTH 将系列数转换为月

NETWORKDAYS 返回两个日期之间的完整工作日数

NOW 返回当前日期和时间的系列数

SECOND 将系列数转换为秒

TIME 返回特定时间的系列数

TIMEVALUE 将文本格式的时间转换为系列数

TODAY 返回当天日期的系列数

WEEKDAY 将系列数转换为星期

WORKDAY 返回指定工作日数之前或之后某日期的系列数

EXCEL函数大全数据库和清单管理函数

DAVERAGE 返回选定数据库项的平均值

DCOUNT 计算数据库中包含数字的单元格的个数

DCOUNTA 计算数据库中非空单元格的个数

DGET 从数据库中提取满足指定条件的单个记录

DMAX 返回选定数据库项中的值

DMIN 返回选定数据库项中的最小值

DPRODUCT 乘以特定字段（此字段中的记录为数据库中满足指定条件的记录）中的值

DSTDEV 根据数据库中选定项的示例估算标准偏

DSTDEVP 根据数据库中选定项的样本总体计算标准偏

DSUM 对数据库中满足条件的记录的字段列中的数字求和

DVAR 根据数据库中选定项的示例估算方

DVARP 根据数据库中选定项的样本总体计算方

GETPIVOTDATA 返回存储在数据表中的数据

DATE 返回特定时间的系列数

DATEDIF 计算两个日期之间的年、月、日数

DATEVALUE 将文本格式的日期转换为系列数

DAY 将系列数转换为月份中的日

DAYS360 按每年360天计算两个日期之间的天数

EDATE 返回在开始日期之前或之后指定月数的某个日期的系列数

EOMONTH 返回指定月份数之前或之后某月的一天的系列数

HOUR 将系列数转换为小时

MONTH 将系列数转换为月

NETWORKDAYS 返回两个日期之间的完整工作日数

NOW 返回当前日期和时间的系列数

SECOND 将系列数转换为秒

TIME 返回特定时间的系列数

TIMEVALUE 将文本格式的时间转换为系列数

TODAY 返回当天日期的系列数

WEEKDAY 将系列数转换为星期

WORKDAY 返回指定工作日数之前或之后某日期的系列数

wps getpy函数用不了

if (func(i1, i2) > 0) {

WPS表格中GET开头的函from = from || 0;数只有一个为:GETPIVOTDATMINUTE 将系列数转换为分钟A提取存储在数据表的数据函数，而getpy应该是一个自定义函数，如果该当前电脑中没有自定义函数文件且已打开，是用不了的。

在excel中,下列哪个不是属于查找与引用的函数()a.lookup b.vlookup c.d

AVERAGE 返回选定数据库项的平均值

vlookup、hlookup、lookup、index、match、find、

日期和时间函数

这些都是。CD看不见，自己筛除吧

if (func(arr[bigIndex], pivot) < 0) {

EXCEL属于引用的函数有:LOOKUP,VLOOKUP,HLOOKUP,INDEX,OFFSET,其它的不是引用函数.据我所知,d连函数都不是,更别说是引用函数了

Power Pivot 系列 (4) - DAX 查询

YEARFRAC 返回代表START_DATE（开始日期）和END_DATE（结束日期）之间天数的以年为单位的分数

Power Pivot 通过 DAX 查询可以实现从不同的视角查看数据。但在 Excel 中编写 DAX 查询却不太方便，所以本篇在讲解 DAX 查询用法的时候，以 DAX Studio 作为工具。关于 DAX Studio 请自行在网上搜索，我的上一篇也有介绍。

while (func(arr[bigBegin], pivot) > 0 && allEnd < bigBegin) {

DAX 查询一般从 EVALUATE 关键字开始，可以把 DAX 查询语句理解为 EVALUATE 关键字的表达式构成的语句。比如我要查询 Sales 表的所有数据，DAX 查询语句为：

相当于 SQL 语句的 SELECT FROM Sales; 行是注释。

DAX 查询的 ORDER BY 关键字的表达式对查询结果进行排序。升序为 ASC，降序为DESC 。

SQL 语句选择指定字段很直观： SELECT A, B FROM sometable 。DAX 查询选择指定字段用 SUMMARIZE 函数。 SUMMARIZE 函数个参数为 table 的名称，后面跟若干个字段，即可以选择指定的列：

DAX 查询结果的界面：

数据筛选用 FILTER 函数， FILTER 函数个参数为 table 名称，第二个参数为筛选表达式，返回值为 table。比如我们要筛选出 Product 表中所有 Class 为 Economy 的数据：

数据表就是分组计算，如果我们要数据表的逻辑，但并不需要数据表的格式，使用 DAX 查询的分组计算作为输出就非常合适。分组计算用到 SUMMARIZE 函数的标准用法。 SUMMARIZE 函数语法如下：

函数的个参数是 table 名称；第二组参数是一系列列名称，根据列名进行分组，比如先按照客户，再按照产品名称等等；第三组参数由 name 和 expression 成对构成，比如 name 为 toal quantity,swap(arr, i, allEnd); expression 为 SUM([Quantity]，就根据 Quantity 列来计算合计数。设我们需要按客户来计算销售的数量：

多字段分组：先按照客户，再按照产品分组计算销售数量的合计：

前面的示例都是基于一个表，接下来讲解多表关联的 DAX 查询。Power Pivot 中表的关系在关系图视图中维护，关系维护好后，在 DAX 查询时， 表的关系都为左连接且不能修改为其它连接方式 。这种机制虽然降低了灵活性，但却让 DAX 基于多表的查询语法变得非常简单。

比如我们要查询基于客户名称和产品名称的销售数量明细。我们刚才讲过，返回指定字段用 SUMMARIZE 函数：

查询结果截图如下：

这个查询涉及到 3 个表的关联，相同功能的 SQL 语句要复杂得多。同理，基于多个表的分组计算，也是只需要选择某个表的字段，而不需要关注表的关系。我们来对基于客户和产品计算销售数量合计的查询进行变更：

查询的截图如下：

嵌套使用 FILTER 和 SUMMARIZE 函数能达到这种效果。先用 SUMMARIZE 函数返回一个包含指定列的表，然后用 FILTER 函数基于这个计算表进行筛选：

添加列在 Power Pivot 中非常容易，但我们也可以在 DAX 查询中使用 ADDCOLUMNS 函数来添加列。 ADDCOLUMNS 函数的语法如下：

根据函数的语法，我们知道，可以一次添加多个列。下面的示例添加了一个计算列：计算出每一行的销售金额（单价 数量）：

在 DAX 查询中，可以使用 VAR 定义变量，使用变量能够简化 DAX 查询语句的编写。定义变量需要在 EVALUATE 之前用 DEFINE 关键字，用 VAR 定义变量。比如，我们先定义一个按客户的国别和产品品牌分组计算销售数量的表，将这个表保存在变量 groupedSales 中，然后对销售按品牌进行筛选：

DAX 查询也可以定义度量值。度量值用 MEASURE 关键字定义，MEASURE 返回一个标量值。比如我们要按照品牌计算出销售额，先定义一个度量值，然后再基于品牌来作为筛选上下文计算。这种方法相对难懂，仅为了介绍定义度量值的方法。注意下面 DAX 查询中度量值的表达方法。

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