(二) 通过添加列计算不连续日期移动平均
之前我们讲了连续日期的移动平均的求法，那我们这次来看戏如果不连续日期如何计算移动平均。
数据表——表1
表1
效果
效果
我们知道计算移动平均有3个条件：均值起始值，均值结束值以及最早可计算日期。其中连续和不连续日期最大的差异就是在均值的起始值。
因为之前我们的起始值表示的是'表1'[日期]>=Earlier('表1'[日期])-5)，但是在不连续日期时，这个计算表达式就不能准确的表示。所以我们需要另外换一种方式来表达往前推5日。
1. 函数思路
A. 计算均值的起始日期
因为日期是不连续的，所以起始日应该是当天往前推第5天，而要表达不连续往前推5天就不能直接用日期-5的表示方式，所以我们需要计算当前日期的排序，这里可以使用2种表达方式，一种是CountRows，一种是RankX。
- CountRows写法：
CountRows(Filter('表1','表1'[日期]<=Earlier('表1'[日期]))-5
- RankX写法：
RankX('表1','表1'[日期],,ASC)-5
B. 计算均值的结束日期
结束日期应该就是当前日期，这里会涉及到Earlier函数
'表1'[日期]<Earlier('表1'[日期])
C. 计算最早可达到条件的日期
我们要计算5日均线，那就必须要有5日的数据才可以用于计算
Calculate(LastnonBlank('表1'[日期],1),TopN(5,'表1'))
先筛选出最前的5行，然后取最后一天的日期。
当然这里也可以直接用>计算出的序列
CountRows(Filter('表1','表1'[日期]<=Earlier('表1'[日期]))>5
2. 函数合并
如果我们不需要另外单独建1列用作序列，可以直接把起写在内存里，这里我们使用var变量来处理。
var number=
CountRows(Filter('表1',
'表1'[日期]<=Earlier('表1'[日期])
)
)
return
if(number>5, //满足5日均线计算条件
AverageX(
//筛选序列小于当前值
Filter('表1',
CountRows(FILTER('表1',
'表1'[日期]<=Earlier('表1'[日期])
)
)<number &&
//同时筛选序列大于等于往前推5次
CountRows(Filter('表1',
'表1'[日期]<=Earlier('表1'[日期])
)
)>=number-5
),
'表1'[金额]),
Blank()
)
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