Power BI之DAX神功：第2卷第5回 RankX函数前两个参数的秘密

关于RankX函数在《孙兴华讲PowerBI火力全开》笔记第25课做过详细讲解，今天我们只聊原理。

假设有这样一张表：

我们先来计算一个ABC三个商品的降序排名：

【度量值】总销售 = Sum(Sheet1[销售]) 

【度量值】排名1 = RANKX(ALL(Sheet1),[总销售]) 

【度量值】排名2 = RANKX(ALL(Sheet1[商品]),[总销售]) 

工作原理：

【度量值】排名1 = RANKX(ALL(Sheet1),[总销售]) 

【度量值】排名2 = RANKX(ALL(Sheet1[商品]),[总销售]) 

在这个案例上，度量值【排名1】和【排名2】我们并没有看出区别，那我们换一个案例：

在之前的课程中，我们提到ALL函数在Calculate里面是调节器，在Filter(ALL)、ankx(ALL) 等迭代函数中的第1参数中，它是表函数。

既然是表函数，就在新建表中测试一下，这是《孙兴华讲PowerBI火力全开》经典语句。

你会发现ALL函数跟我们的Values函数很相似，

ALL(表)和Values(表)都是复制这张表

ALL(列)和Values(列)都是返回这列去重后的单列表

那能不能用Values呢？不行！

为什么？你还记得吗？

ALL(表) 指这张表中所有列都不能筛选

ALL(列) 指这个表中的指定列不能筛选，其它列可以。

Values并没有取消表或列的筛选的功能。

我们尝试使用Values操作一下：

【度量值】总销售2 = sum(Sheet2[销售])

【度量值】排名3 = RANKX(Values(Sheet2),[总销售2])

【度量值】排名4 = RANKX(Values(Sheet2[商品]),[总销售2])

明显都是错的！

这个原理我们通过ALL函数来讲，你就明白为什么不能使用Values函数了：

现在我们换成ALL函数

【度量值】总销售2 = sum(Sheet2[销售])

【度量值】排名3 = RANKX(all(Sheet2),[总销售2])

【度量值】排名4 = RANKX(all(Sheet2[商品]),[总销售2])

很明显，【排名3】是错误的，那为什么呢？

我们看看【排名3】和【排名4】的工作原理：

【度量值】排名3 = RANKX(all(Sheet2),[总销售2])

【脑子里想像的场景】当我们在矩阵上使用行标题为商品时，相当于是分组聚合，我们的销售是可以按商品聚合的，但是排名不行，以A商品为例，第1名和第4名，请问加在一起是多少名？这就是不能使用ALL(表)的原因，因为我表中的商品有重复！

RankX并不是由矩阵筛选的，而是由第1参数生成的那张表迭代每一行产生的排名。

说人话：就是相当于Vlookup把ABC的排名V过来，所以我们要限制商品列不能筛选RankX生成的度量值，因为Values函数生成的表本身无法限制筛选，故不能使用Values函数。

如上图所示：A和B商品显示1并不是第1名的意思，而是排名不能在这里重复计算，C商品排名就是3所以就显示3，但是A和B商品的排名无法体现，故显示为1，同使用Values函数一样的道理。

Ps: 如果我们想看每条记录的排名，这么写是没错的。原理我们已经通过【排名3】生成的示意图展示了。

【度量值】排名4 = RANKX(all(Sheet2[商品]),[总销售2])

矩阵的行标题，只是将RankX产生的排名体现出来，这个排名在第一参数表中就已经生成了。

同理，度量值排名4也不能对每条记录进行排名，如下图：

因为【排名4】只限制了商品列不能筛选，序号列是可以筛选，所以仍然出错，全部显示为1。

其实，RankX应该怎么写，并没有标准答案，而是你想做什么，由你的业务需求决定的。

RankX的知识还有很多，未来几节课我们会一直讲这个函数和关于RankX的答网友问。请大家耐心等待。

《孙兴华讲PowerBI火力全开》PowerBI必学课程

https://www.bilibili.com/video/BV1qa4y1H7wp

《DAX神功》文字版合集：

https://www.bilibili.com/read/readlist/rl442274

《DAX神功》视频版合集：

https://www.bilibili.com/video/BV1YE411E7p3

PowerBI(DAX函数)、PowerQuery(M函数)、Python办公自动化、Python爬虫、Python数据分析、ExcelVBA、WordVBA、AccessVBA、MySQL等等

https://www.bilibili.com/read/cv10222110