函数周期表丨筛选丨表丨ADDMISSINGITEMS

ADDMISSINGITEMS函数

从本期开始，白茶会开始梳理筛选器函数，坦白说，这一部分的函数有一些晦涩难懂，即使用咱的中国话来说，白茶也是觉得比较拗口的。

但是困难，不论选择逃避还是面对，它始终都停留在那里。

可能白茶对这一部分的函数整理的比较慢，希望小伙伴们多多体谅。

ADDMISSGITEMS函数被微软划分到“筛选器”这一大类之中，隶属于“表函数”。

用途：对一些筛选，比如只显示“**可见项目”**类函数的补充，能让其显示一些“缺失项”。

语法

DAX=
ADDMISSINGITEMS([<展示列>,…],<汇总表>,[<分组列>,…], [筛选条件])

参数

展示列：（可选，可重复）需要展示出来的列。

汇总表：经过筛选处理之后的表。

分组列：（可选，可重复）用来分组的列。

这一参数，通常选择与展示列相同的列。当然，也有其他用法。比如调用 ROLLUP 函数和 ISSUBTOTALCOLUMNS 函数进行分组处理。但是这种使用方法本期这里白茶就不描述了，以后有时间会继续说。

筛选条件：（可选，可重复）定义筛选条件的表函数表达式。

返回结果

经过分组处理的表，一部分为筛选计算之后的“可见项”；

一部分为不符合条件的“缺失项”。

例子

模拟数据：

上图为白茶随机模拟的一些数据。

先来举一个例子：

SUMMARIZE例子 =
SUMMARIZE (
    '例子',
    '例子'[日期],
    "销售", CALCULATE ( SUM ( '例子'[销售] ), FILTER ( ALL ( '例子'[销售] ), '例子'[销售] <= 115 ) )
)

结果：

返回的结果，是一张经过筛选之后的表，销售数据小于等于115，且与日期列搭配显示的表。

2016年之后的数据基本上都是不符合筛选条件的，但是却显示了这些不需要的项目，很明显处理一下也是可以让其不显示的，但是微软推出了一个进化版的函数！

SUMMARIZECOLUMNS例子 =
SUMMARIZECOLUMNS (
    '例子'[日期],
    "销售", CALCULATE ( SUM ( '例子'[销售] ), FILTER ( ALL ( '例子'[销售] ), '例子'[销售] <= 115 ) )
)

结果：

不符合销售小于等于115这类的数据都不显示了，去掉了这些缺失项目。

当然，有的小伙伴说了，这个FILTER函数也能做到啊！

别急，白茶继续举例：

FILTER例子 =
FILTER ( '例子', '例子'[销售] <= 115 && '例子'[颜色] = "白" )

结果：

白茶利用FILTER函数筛选出了小于等于115且颜色为白色的数据。

乍一看区别不大，但是三者的内涵是不同的：

1、SUMMARIZE函数是可以通过筛选和计算对表进行处理的，但是结果却是可见项和缺失项都存在，计算上比较灵活，但是结果上不太满意；

2、SUMMARIZECOLUMNS函数能更直接一些，可以通过筛选和计算直接显示可见项，但是结果上不太灵活；

3、FILTER函数偏向于筛选类，可以直接筛选表，可以与CALCULATE函数搭配计算，但是又比较复杂。

为了能让这些函数显得更加灵活，微软推出了ADDMISSINGITEMS函数，说白了，这个函数就像一个开关，你想怎么显示，就怎么显示，能让你更加灵活的使用这类函数！

ADDMISSINGITEMS例子1 =
ADDMISSINGITEMS (
    '例子'[日期],
    SUMMARIZECOLUMNS (
        '例子'[日期],
        "销售", CALCULATE ( SUM ( '例子'[销售] ), FILTER ( ALL ( '例子'[销售] ), '例子'[销售] <= 115 ) )
    ),
    '例子'[日期]
)

结果：

可以让原本不符合筛选条件的项目显示出来，因为有时候需要计算这些不符合条件的项目数量。

ADDMISSINGITEMS例子2 =
ADDMISSINGITEMS (
    '例子'[日期],
    FILTER ( '例子', '例子'[销售] <= 115 && '例子'[颜色] = "白" ),
    '例子'[日期]
)

结果：

可以嵌套在FILTER函数的外面，让原本不符合筛选条件的日期显示出来。

ADDMISSINGITEMS例子3 =
ADDMISSINGITEMS (
    '例子'[日期],
    '例子'[颜色],
    FILTER ( '例子', '例子'[销售] <= 115 && '例子'[颜色] = "白" ),
    '例子'[日期],
    '例子'[颜色]
)

结果：