1. all 函数

• 作用： 清除筛选
• 返回：清除筛选后的表格或列
• 总结
  • 当all参数为表时，忽略所有的筛选条件，无论是该表内还是外部切片器
  • 当all参数为列时，忽略该列筛选（固定该列的值），其他图表字段或外部筛选对其产生影响
• 注意：all函数在引用列的时候，必须与矩阵的行和列再同一张表
• all(表）

  商品表中商品总数 = COUNTROWS('商品表')
  -- 在销售表中出现的商品数量(有些商品没有销售出去
  销售表中的商品数量 = calculate(COUNTROWS('商品表'),'销售表')
  -- 不具备筛选功能，只能总计，不根据商品行筛选，26为商品表的行数
  不能筛选的总数 = COUNTROWS(all('商品表'))
  占比 = [销售表中的商品数量]/[不能筛选的总数]
  

  
• all()函数的应用：计算销售表中每个商品的占比(应用于表）

  总销量 = sum('销售表'[销售数量])
  禁止筛选的总销量 = calculate([总销量],all('销售表'[销售数量]))
  每个商品的占比 = [总销量]/[禁止筛选的总销量]
  

  
• all()函数应用于列案例

  -- 新建列
  大类 = LOOKUPVALUE('商品表'[大类],'商品表'[商品编码],'销售表'[商品编码])
  规格 = LOOKUPVALUE('商品表'[规格],'商品表'[商品编码],'销售表'[商品编码])
  

  

  -- 新建度量值
  取消列筛选 = CALCULATE([总销量],all('销售表'[规格]))
  

• 设置切片器
  • 鼠标不要选中表
    
    

2. allselected 函数

• allselected 函数替换all函数解决占比100%的问题
• allselected 不收内部影响，受外部切片器影响，因为要符合百分比占比问题

  总销量 = sum('销售表'[销售数量])
  禁止筛选的总销量all = calculate([总销量],all('销售表'))
  禁止筛选的总销量allselected = calculate([总销量],allselected('销售表'))
  每个商品的占比all = [总销量]/[禁止筛选的总销量all]
  每个商品的占比allselected = [总销量]/[禁止筛选的总销量allselected]
  

  

3. allexcept（）函数

• 语法：Allexcept(表名[列名]）,除 表名[列名] 之外
• 等同于all(表名[列名],表名[列名],表名[列名]…)

4. allnoblankrow() 函数

• 格式

  • 表=allnoblankrow(‘子表’)
  • 表=allnoblankrow(‘子表’[姓名])

• 返回值：去重(即便只有一列，他也是表）

• all与allnoblankrow的区别

  • all函数会直接为父表增加一行"空行"，这一行函数计算在内
  • allnoblankrow会忽略这一空行，只计算父表中存在的数据

• 例一

  表1=allnoblankrow('子表')
  表2=allnoblankrow('子表'[姓名])
  

  

• 例二

  • all()和allnoblankrow()看不出区别

  行数1 = COUNTROWS('子表')
  行数2 = COUNTROWS(all('子表'))
  行数3 = COUNTROWS(ALLNOBLANKROW ('子表'))
  

  

• 例三

  • all与allnoblankrow的区别
    • all函数会直接为父表增加一行"空行"，这一行函数计算在内
    • allnoblankrow会忽略这一空行，只计算父表中存在的数据

  行数 = COUNTROWS('子表')
  行数2 = COUNTROWS(all('父表'))
  行数3 = COUNTROWS ( ALLNOBLANKROW ( '父表 ' ) )