数据可视化之powerBI入门（十二）PowerBI中最重要的函数:CALCULATE

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介绍DAX的时候，特别强调过一个重要的函数:CALCULATE,本文就来揭秘这个函数的计算原理以及它是如何影响上下文的。

CALCULATE的语法结构

语法：

CALCULATE(<expression>,<filter1>,<filter2>…)

• 第一个参数是计算表达式，可以执行各种聚合运算
• 从第二个参数开始，是一系列筛选条件，可以为空；如果多个筛选条件，用逗号分隔
• 所有晒选条件的交集形成最终的筛选数据集合
• 根据筛选出的数据集合执行第一个参数的聚合运算并返回运算结果

前文提到DAX函数可以更改外部上下文，现在通过实例来理解DAX中最精髓的函数CALCULATE的计算原理，并看看它是如何更改外部上下文的。

CALCULATE应用实例

导入下面这个产品明细表：

新建一个度量值求每种产品的数量：

产品数量 = COUNTROWS(‘产品明细‘)

因为每种产品的只有1行，所以求产品明细表的行数就相当于求各种产品的数量，把产品名称和该度量值拖拽入矩阵表，

这里外部上下文就是表格每行的行标签。

01 | 筛选条件为空，不影响外部上下文

现在开始用CALCULATE函数创建一个度量值：

产品数量1 = CALCULATE([产品数量])

只是用了第一个参数，筛选条件为空，因为没有内部筛选所以完全依赖外部上下文，出来的结果也和原度量值一致。

另外，介绍CALCULATE语法的时候说，第一个参数为聚合运算表达式，为什么这里没有用聚合函数而只用了一个度量值呢？这是因为度量值[产品数量]本身就是一个聚合函数运算，实际上度量值[产品数量1]等同于这个：

产品数量1 = CALCULATE(COUNTROWS(‘产品明细‘))

DAX函数可以直接引用已经创建好的度量值，可以使DAX函数看起来更简洁、更具可读性，这也是建议从最简单的度量值开始建的原因。

02 | 添加限制条件，缩小上下文

建一个度量值[产品数量2]，

产品数量2 = CALCULATE([产品数量],‘产品明细‘[品牌]="苹果")

发现只有苹果的产品计数显示出来，而其他品牌的数据没有了，这是因为CALCULATE的第二个参数的限制，只筛选品牌为“苹果”的，限制了外部的上下文，非苹果的产品都不再运算。

03 | 结合ALL函数，扩大上下文

新建度量值[产品数量3]，

产品数量3 = CALCULATE([产品数量],ALL(‘产品明细‘))

这次的数据居然是所有产品的数量，这是因为筛选条件使用了ALL函数，ALL(‘产品明细‘)的意思是清除产品明细表里的所有筛选，外部筛选器不起作用了，每行统计的都是该表中的所有产品。

每行的数据都是9，你可能觉得这个ALL函数没什么用，运算的数据没有什么意义，会误导人，实际上当然不是这样，这个数据使用的地方非常多，比如我们想计算每个产品数量占总产品数量的比重，直接写个度量值：

产品占比=[产品数量]/[产品数量3]

产品占比就计算出来了，这就是统计总数的一个功能。

04 | 重置上下文

新建度量值[产品数量4]，

产品数量4 = CALCULATE([产品数量],
all(‘产品明细‘[产品名称]),
‘产品明细‘[类别]="手机")

先用ALL函数清除外部上下文，然后又新增了一个筛选条件，类别为"手机"的产品数量，那么结果会是什么样的呢，

每一行产品的数量都是3，正好符合建立这个度量值的逻辑，被ALL清除行标签的外部筛选后，从全部产品中统计品类为"手机"的产品的数量，所以每行都返回3.

通过以上几个简单的例子，可以领会到CALCULATE的计算逻辑，通过从第二个参数开始的筛选条件，得到一个数据集合，并利用第一个参数执行聚合运算，这不就是DAX要实现的功能：提取有用数据并执行聚合运算吗，所以说CALCULATE几乎就是DAX本身，它就是实现DAX功能的引擎，并能灵活的操控外部上下文，后面的数据分析也都离不开CALCULATE的身影。

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