PowerBI/DAX之理解RANKX函数

RANKX函数是DAX函数中的核心函数之一,可以用来对数据进行排名,虽然有些窗口函数也可以实现排名,但RANKX仍然是必须要掌握的函数。


语法和作用

语法:

RANKX(table, expression[, value[, order[, ties]]])

作用:针对 table 参数中每一行,返回某个数值在数值列表中的排名。

参数说明:

1、Table,在外部计值环境计值,接受所有返回表的表函数。

2、Expression,在外部计值环境与Table参数的行上下文里计值,为Table的每一行计算一个标量值,该标量值可以是文本或数值,用来确定参与排名的值列表。

3、Value,可选参数,在外部计值环境里计值,结果为标量值,用于指定需要在值列表里排名的值。若省略,则默认使用第二参数的表达式来计算,但计值环境为外部计值环境。

4、Order,可选参数,用于指定升序或降序,降序为:0或DESC,升序为:1或ASC,默认降序排列。

5、Ties,可选参数,用于指定排名的样式,紧凑格式:DENSE,松散样式:SKIP,默认为SKIP。


辅助理解的例子

1、RANKX函数进行排名的算法原理如下图所示:

2、RANKX函数的作用可以用其他函数来实现,其等价写法如下:

所用到的度量值如下:

RANKX-SKIP-降序 = RANKX(ALL('产品'[产品名称]),[销售金额])

RANKX-DENSE-降序 = RANKX(ALL('产品'[产品名称]),[销售金额],,DESC,Dense)

等价写法-SKIP-降序 = 
VAR tTable = ADDCOLUMNS(ALL('产品'[产品名称]),"Sales",[销售金额])
VAR CurrentValue = [销售金额]
RETURN
COUNTROWS(
	FILTER(
		tTable,
		[Sales]>CurrentValue
	)
)+1

等价写法-DENSE-降序 = 
VAR tTable = SELECTCOLUMNS(ALL('产品'[产品名称]),"Sales",[销售金额])
VAR CurrentValue = [销售金额]
RETURN
COUNTROWS(
	FILTER(
		DISTINCT(tTable),
		[Sales]>CurrentValue
	)
)+1

上面给出的是降序排列的等价写法,升序排列只需要将FILTER第二参数的大于号改成小于号即可。

3、RANKX函数除了可以用于排名外,还可以用来进行分组,例如:划分年龄区间、价格区间等等,具体如下图:

所用的计算列表达式如下:

SWITCH-利润区间 = 
SWITCH( TRUE(),
	'产品'[单位利润]<11    ,    "1-10",
	'产品'[单位利润]<21    ,    "11-20",
	'产品'[单位利润]<31    ,    "21-30",
	'产品'[单位利润]<41    ,    "31-40",
	'产品'[单位利润]<51    ,    "41-50",
	"大于50"
)

IF-利润区间 = 
	   IF('产品'[单位利润]<11,"1-10",
	   IF('产品'[单位利润]<21,"11-20",
	   IF('产品'[单位利润]<31,"21-30",
  	   IF('产品'[单位利润]<41,"31-40",
	   IF('产品'[单位利润]<51,"41-50","大于50")))))

RANKX-利润区间 = 
VAR RankNum =RANKX({1,11,21,31,41,51},[value],'产品'[单位利润])
RETURN
IF(RankNum = 1,"大于50",(6-RankNum)*10+1 & "-" & (7-RankNum)*10)

其中,RANKX函数只需要三行代码就可以完成分组,是不是非常凶残啊,其中的逻辑还是很好理解的,大家自行体会,就不再赘述。

4、需要注意,RANKX函数的第三参数是可以省略的,当省略第三参数时将默认使用第二参数的表达式,但要注意,省略时表达式虽然一致,但计值环境却是不一致的。第二参数的计值环境是在外部计值环境与Table参数的行上下文里计值的,而第三参数却仅在外部计值环境中计算。


总结

RANKX函数的所有内容都在上面了,虽然没有详细介绍,但只要搞懂了上面给出的算法原理和等价写法,那么掌握RANKX函数的计值流程应该也没问题。

内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
在Power BI中,您可以使用DAX函数来动态选择前几位数据。以下是一些常用的DAX函数: 1. TOPN函数:选取前N条记录 例如,如果您需要选择销售额最高的前5个产品,可以使用以下DAX公式: ``` Top5Products = TOPN(5, Sales, [Sales Amount], DESC) ``` 其中,Sales是包含产品销售数据的表,[Sales Amount]是用来排序的列,DESC表示倒序排序。 2. RANKX函数:为每个记录分配排名并选择前N个记录 例如,如果您需要选择销售额排名前5的产品,可以使用以下DAX公式: ``` Top5Products = FILTER(VALUES(Sales[Product]), RANKX(ALL(Sales[Product]), [Sales Amount]) <= 5) ``` 其中,Sales是包含产品销售数据的表,[Sales Amount]是用来排序的列,FILTER函数用于筛选前5个产品,VALUES函数用于返回Sales表中的产品列表,ALL函数用于移除筛选器并计算所有产品的排名。 3. SELECTCOLUMNS函数:选择前N个记录的指定列 例如,如果您需要选择销售额排名前5的产品的名称和销售额,可以使用以下DAX公式: ``` Top5Products = SELECTCOLUMNS(TOPN(5, Sales, [Sales Amount], DESC), "Product Name", Sales[Product], "Sales Amount", [Sales Amount]) ``` 其中,Sales是包含产品销售数据的表,[Sales Amount]是用来排序的列,TOPN函数用于选取前5个记录,SELECTCOLUMNS函数用于选择产品名称和销售额列。 通过使用这些DAX函数,您可以动态选择前几位数据,并在Power BI中进行可视化展示。
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