今天简单说下summarize,summarizecolumns,sddcolumns这三个DAX函数的功能及用法：

1.SUMMARIZE函数

语法：SUMMARIZE（表,[分组列],汇总列名,汇总表达式,...）

作用：自动计算并返回分组的汇总表,类似query中的分组依据

参数：由三大部分组成

第一部分：

第一个参数：表，是需要汇总的表,可以是维度表也可以是事实表,常用的是事实表,因为基于后面分组列的需求，如果事实表的话，可以引用任何有关联的维度表中的列进行分组，如果是维度表，则只能引用该表内的列

第二部分：

第二个参数：可选项,提取该列的非重复值列表,分组用,可以使用多个列,用逗号分隔,返回多个列的有效组合

第三部分：

第三个参数：汇总列的列名,必须用双引号

第四个参数：汇总列依据的表达式

第三参数和第四参数后面跟多个列名和表达式时，它会返回这些列的有效组合

SUMMARIZE函数如果只用前两个参数会返回该列的不重复列表，其功能与VALUES相似。

根据参数分割分别举例：

①SUMMARIZE函数使用第一个参数和第二个参数时：

函数编写：

SUMMARIZE(FILTER('销售数据表','销售数据表'[产品ID]=3001),'门店信息表'[门店])

我这块是因为方便下面举例筛选了产品ID为3001的,结果跟SUMMARIZE('销售数据表''门店信息表'[门店]）是一样的，返回结果只有一列产品ID为3001的非重复门店表：

第二参数使用多个列,用逗号分隔,返回多个列的有效组合

如：根据年份和门店汇总一张表

函数编写：

SUMMARIZE(FILTER('销售数据表','销售数据表'[产品ID]=3001),'日历表'[年],'门店信息表'[门店]）

②SUMMARIZE函数使用四个参数时：

如：求每年各门店的销售量和销售额

函数编写：

SUMMARIZE(FILTER('销售数据表','销售数据表'[产品ID]=3001),'日历表'[年],'门店信息表'[门店],"销售量",[销售量],"销售额",[销售额])

这个函数常用的方式就是这样，当然也有高级功能，使用rollup和rollupgroup参数,分别计算总计和小计，两个函数都是在第二参数上增加的，结果都是一样的，返回小计和总计：

函数编写：

SUMMARIZE(FILTER('销售数据表','销售数据表'[产品ID]=3001),ROLLUP('日历表'[年],'门店信息表'[门店]),"销售量",[销售量],"销售额",[销售额])

如果在ROLLUPGROUP外面增加ROLLUP则是直接算出总计。

2.SUMMARIZECOLUMNS函数 

语法：SUMMARIZECOLUMNS（[分组列],汇总列名,汇总表达式,...）

这个函数跟SUMMARIZE功能是一样的，此函数第一个参数不用写表,直接是第二参数以后的参数,是SUMMARIZE的升级版

举例：

SUMMARIZECOLUMNS('日历表'[年],'门店信息表'[门店],"销售量",[销售量],"销售额",[销售额])结果跟上面②中写法是一样的

3.ADDCOLUMNS函数

语法：ADDCOLUMNS(原表,增加的列名1，增加的列值1，增加的列名2，增加的列值2,...)

参数：

第一个参数是表,原表

第二个参数是增加的列名,必须使用双引号

第三个参数是增加的列值,列表达式

返回:表(包含原始表和增加的列的新表)

注意：ADDCOLUMNS是在原表的基础上增加新列汇总，返回一个新表

比如我在省份表中增加一列销售量

函数编写：

ADDCOLUMNS('地域表',"销售量",[销售量])

再看另一种写法：

ADDCOLUMNS('地域表',"销售量",SUM('销售数据表'[数量]))

结果返回不同，这是因为ADDCOLUMNS会受筛选上下文影响，所以增加的表达式列值需用度量值，其实在写DAX函数时，为了避免因上下文影响，尽量引用书写好的度量值，当然如果改下公式为ADDCOLUMNS('地域表',"销售量",CALCULATE(SUM('销售数据表'[数量])))，结果也是一样的，CALCULATE函数会将行上下文转化成筛选上下文。

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