Join us at FabCon Atlanta from March 16 - 20, 2026, for the ultimate Fabric, Power BI, AI and SQL community-led event. Save $200 with code FABCOMM.
Register now!Learn from the best! Meet the four finalists headed to the FINALS of the Power BI Dataviz World Championships! Register now
Hola a todos
Tengo el equivalente de datos de lo siguiente:
| artículo | Color | Pantalones sí/no |
| pantalón | verde | 1 |
| pantalón | rojo | 1 |
| pantalón | verde | 1 |
| camisa | verde | 0 |
Quiero calcular cuántos pantalones + combinación de colores se venden por cliente (obtenido de otra tabla). Primero calculo los totales por color:
Green Pants =
CALCULATE(SUM(Table[Pants yes/no]), Table[Color] = "Green")
A continuación, la relación
Green Pants Ratio = DIVIDE([Green Pants],[Customer Count],0)
Repita para el rojo. Luego agrego proporciones rojas y verdes a un gráfico de barras apiladas. Hasta ahora, bien.
El problema aparece cuando intento crear un filtro de página para Pants = Green, y queriendo que el gráfico de barras apiladas SOLO muestre las proporciones de GREEN PANTS. En su lugar, la proporción de pantalones verdes no se ve afectada porque supongo que el filtro de medida reemplaza el filtro de página.
La solución potencial es una medida total [pantalones por cliente] y el filtrado de esa medida por colores de filtro de página, pero luego pierdo la vista de barra apilada categórica.
¿Me puedes ayudar? Sería muy apreciado!
Solved! Go to Solution.
Allí, @PowerBI_Account;
Puede ser que usted podría utilizar max() reemplaza allexpect() como sigue:
Pants = DIVIDE(CALCULATE(SUM([Pants yes/no]), FILTER('Table',[Color]=MAX([Color]))),DISTINCTCOUNT('Table (2)'[Customer]),0)
si desea utilizar varias condiciones de clasificación, puede utilizar "&&". por ejemplo
FILTER('Table',[Color]=MAX([Color])&&[stores]=max([stores]))
Saludos
Team_ de apoyo comunitario Yalan Wu
Si este post ayuda,entonces por favor considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.
Allí, @PowerBI_Account;
Puede ser que usted podría utilizar max() reemplaza allexpect() como sigue:
Pants = DIVIDE(CALCULATE(SUM([Pants yes/no]), FILTER('Table',[Color]=MAX([Color]))),DISTINCTCOUNT('Table (2)'[Customer]),0)
si desea utilizar varias condiciones de clasificación, puede utilizar "&&". por ejemplo
FILTER('Table',[Color]=MAX([Color])&&[stores]=max([stores]))
Saludos
Team_ de apoyo comunitario Yalan Wu
Si este post ayuda,entonces por favor considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.
Eso es hecho el truco, gracias!
Hola @v-yalanwu-msft, gracias, esa respuesta es una solución al problema que publiqué originalmente, pero también necesito filtrar los resultados por varias otras categorías (es decir, qué tiendas, todas las tiendas dentro de una región específica, todas las tiendas dentro de un país específico, etc.). El uso del allexcept anula el uso de esos filtros, creo. ¿Hay soluciones para esto, excepto por simplemente agregar todos los filtros que necesito para allexcept?
Desafortunadamente no puedo compartir el archivo, ya que es información confidencial y es demasiado grande para la anonimización.
Puede crear una medida mediante la siguiente fórmula:
Pants =
DIVIDE(CALCULATE(SUM([Pants yes/no]), ALLEXCEPT('Table','Table'[Color])),DISTINCTCOUNT('Table (2)'[Customer]),0)
La salida final se muestra a continuación:
Y crear un gráfico de barras apiladas, pantalones como valores, y el color como leyenda ;
Al filtrar Pantalones = Verde, las imágenes son las siguientes:
Lo anterior es mi entendimiento, no estoy muy seguro de si sus necesidades se cumplen, si entiendo mal, por favor comparta más detalles o elimine el pbix de datos sensibles.
Saludos
Team_ de apoyo comunitario Yalan Wu
Si este post ayuda,entonces por favor considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.
Share feedback directly with Fabric product managers, participate in targeted research studies and influence the Fabric roadmap.
Check out the February 2026 Power BI update to learn about new features.