powerbi中没有复合饼图怎么办?

Posted 2023-04-30

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了powerbi中没有复合饼图怎么办?相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

如果您在Power BI中需要使用复合饼图，可以考虑使用多个简单的饼图来实现。具体步骤如下：

1. 在“可视化”面板中选择一个标准的饼图，并将其拖动到报表画布上。

2. 通过数据字段面板将所需的字段添加到该饼图中。

3. 可以根据需要对该饼图进行格式设置，例如更改颜色、字体等。

4. 复制该饼图并粘贴到同一页面上，然后重复步骤2和3，直至创建所有所需的分段。

5. 将每个新创建的圆形旋转并调整大小以适应原始圆形内部。可以使用Ctrl键+拖动来自由缩放和旋转它们。

6. 最后，在“格式”选项卡中选择“背景色”，并将其更改为与报告背景相匹配的颜色即可完成复合饼图效果。

希望这些步骤能够帮助您实现所需功能。参考技术A 1 在Power BI中确实没有复合饼图这个功能。

2 这可能是因为复合饼图在数据可视化中使用的场景较少，而其他类型的图表则更为常见和实用。

3 如果您非常需要使用复合饼图，可以考虑使用其他数据可视化工具或者自己编写代码实现。
另外，Power BI也有其他类型的饼图可供选择，可以根据实际需要选择合适的图表类型。参考技术B 1 powerbi中的确没有复合饼图。

2 这是因为复合饼图存在数据重叠和难以读取的问题，被认为不是一种有效的数据可视化方式。

3 但是，你可以使用其他类型的图表来展示数据，比如堆叠柱状图、条形图等，它们能够更有效地传达数据信息。
同时，你也可以通过自定义视觉效果来达到类似复合饼图的效果。参考技术C 如果您想使用复合饼图，您可以使用Power BI的其他可视化选项，如堆叠饼图、柱状图或折线图，以实现类似的效果。此外，您也可以使用Power BI的自定义可视化选项，使用R或Python编写自定义可视化，从而实现复合饼图的功能。参考技术D Power BI中的复合饼图可以在可视化面板中找到，可以将一个数据集的多个字段显示在同一个饼图中，并可以设置不同的分组、颜色等，以便更加清晰地展示数据。基本步骤如下：在可视化面板上选择“复合饼图”，然后将数据集中的字段拖放到相应的字段位置中，可以设置不同的分组、颜色等，最后点击应用即可。

DAX基础入门 – 30分钟从SQL到DAX — PowerBI 利器

看到漂漂亮亮的PowerBI报表，手痒痒怎么办？！

有没有面对着稀奇古怪的DAX而感到有点丈八金刚摸不着头脑或者干瞪眼？！

有没有想得到某个值想不出来DAX怎么写而直跳脚！？

看完这篇文章，你会恍然大悟，捂脸偷笑。呼呼呼~

前言：

这篇文章对于具有一点SQL查询基础人会十分容易理解，譬如：掌握SELECT，SUM，GROUP BY等。

技术分享

注：此文不涉及到Filter Context（筛选上下文）的介绍。

正文：

对于对SQL有一定了解的人来说，咋看DAX，怎么都不习惯。但是，如果理解以下几个后，DAX学起来就得心应手一些。

SUMMARIZE
FILTER
CALCULATE 与 CALTULATETABLE

注：这里不会对这些语法详细的讲解，而是从SQL的角度，看看那些DAX的等价相似语句。

欢迎转载，请保留原文链接和作者信息。O(∩_∩)O谢谢。 DAX基础 – 30分钟掌握从SQL到DAX 作者：马丁叔叔
链接：http://www.cnblogs.com/lizardbi/p/DAX-FOUNDATION-DAX-FOR-SQL-DEVELOPER-IN-30-MINUTES.html

先来看一个例子，

查询Products表里的所有行：

DAX	SQL
-- list all the Products EVALUATE Product	show all the Products SELECT * FROM tblProduct

DAX Filter vs SQL Filter

DAX

SQL

EVALUATE
FILTER (
    Product,
    RELATED ( Category[Product Category Name] ) = "Bike"
)

SELECT * FROM Product P
JOIN Category c on P.[Category_KEY] = c.[Category_KEY]
WHERE
    c.[Product Category Name] = ‘Bikes‘

FILTER是一个MUST know的语句

从Transaction表中统计销售数目 – SUM-GRUOP BY：

DAX

SQL

-- 显示每个产品销售数目
EVALUATE
SUMMARIZE (
‘Transaction‘,
‘Transaction‘[ProductId],
"Total qty", SUM ( ‘Transaction‘[Quantity] )
)

-- 显示每个产品销售数目

SELECT ProductId, SUM(Quantity) AS ‘Total Qty‘ 
FROM tblTransaction 
GROUP BY ProductId

SUMMERIZE

选择一个表中指定的列：

DAX	SQL
-- list selected columns EVALUATE SUMMARIZE( Product, Product[Name], Product[Size])	-- show selected columns SELECT Name, Size FROM tblProduct

排序：

DAX	SQL
-- show products in name order EVALUATE Product ORDER BY Product[ProductName]	-- show products by name SELECT * FROM tblProduct ORDER BY ProductName

选择前几行：

DAX	SQL
-- show 5 most expensive products EVALUATE TOPN ( 5, Product, Product[FullPrice] )	SELECT TOP 5 FROM Product ORDER BY FullPrice

SUMMERIZE vs Group BY

SUMMARIZE是一个比较重要语句：

记住：这个跟SQL极为相似，学习过程中只要想想SQL就容易理解很多了。

EVALUATE 
SUMMARIZE( 
      源表名, 
      Group by 列 1, 
      ...,
      Group by 列 N, 
      汇总列名1, 
      汇总列名1所对应的表达式, 
      ...,
      汇总列名N, 
      汇总列名N所对应的表达式 
)

再来一个例子：

对产品的分类，颜色，产品名字进行统计：交易单量，销售数目

MSDN的例子

DAX

SQL

EVALUATE 
SUMMARIZE(‘Internet Sales‘  
      , ROLLUP(‘Date‘[Calendar Year], ‘Product Category‘[Product Category Name])  
      , "Sales Amount", SUM(‘Internet Sales‘[Sales Amount])  
      , "Discount Amount", SUM(‘Internet Sales‘[Discount Amount])  
)

SELECT D.[Calendar Year], PC.[Product Category Name]
     , SUM(F.[Sales Amount])  ‘Sales Amount‘
     , SUM(F.[Discount Amount]) ‘Discount Amount‘
FROM [Internet Sales] F
JOIN DATE D ON S.[DAY_KEY] = F.[DAY_KEY]
JOIN [Product Category] PC ON PC.[Category_KEY] = F.[Category_KEY]
GROUP BY
    D.[Calendar Year],PC.[Product Category Name]

Date[Calendar Year]	Product Category[Product Category Name]	[Sales Amount]	[Discount Amount]
2005	Bikes	6958251.043	4231.1621
2006	Bikes	18901351.08	178175.8399
2007	Bikes	24256817.5	276065.992
2008	Components	2008052.706	39.9266
…	…	…	…

等价的SQL如下，如果你只看浅蓝色的部分，是不是很好理解呢？

SUMMARIZE还有其他的Option，这里就不做详细介绍。

SUMMARIZE详情参考：https://msdn.microsoft.com/en-us/library/gg492171.aspx

CALCULATETABLE vs Sub Query

下面语句统计Bike这个类别的产品的销售数目。

DAX

SQL

EVALUATE
SUMMARIZE (
    CALCULATETABLE (
        ‘Internet Sales‘,
        ‘Product Category‘[Product Category Name] = "Bikes" ),
    -- field to group by
    Product[Product Name],
    "Quantity sold",
    SUM ( ‘Internet Sales‘[Order Quantity] )
)

SELECT
    P.[Product Name],
    SUM(Fact.[Quantity]) as ‘Quantity sold‘
FROM
    (SELECT F.* FROM [Transaction] F
        JOIN Category c ON F.[Category_Key] = C.[Category_Key]
             WHERE C.[Product Category Name] = ‘Bikes‘
    ) Fact
    join Product P ON P.[Product_Key] = Fact.[Product_Key]
GROUP BY 
    P.[Product Name]

上述的SQL语句有很多种写法。

高亮部分CalculateTable里面筛选了Bikes这个类别，正如SQL的sub Query一样。

技术分享

DAX ADDCOLUMNS vs SQL Derived Column

注：ADDCOLUMNS跟Calculated Column类似：即给指定的表加入计算列。不一样的地方在于Addcolumn所加的只在它所在的语句有效。

DAX

SQL

EVALUATE
ADDCOLUMNS (
    ‘Product Category‘,
    "Number transactions", COUNTROWS ( RELATEDTABLE ( ‘Internet Sales‘ ) )
)

SELECT [Product Category Name], count(t.Id) AS ‘Number transactions‘
FROM Transaction F
JOIN [Product Category] C on F.[Category_Key] = C.[Category_Key]
GROUP BY 
    C.[Product Category Name]

技术分享

小结：

DAX语法十分灵活，有些看起来晦涩难懂，但是，如果能够以SQL为基础的角度去切入会事半功倍。
还有，此文没有介绍的上下文（Filter Context）是一个重要的概念，如果要真正掌握DAX和一些高级的用法，深刻理解上下文是必须的。

希望有时间好好讲讲这个。

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