Filtrado de datos no votados en una medida

[pagrosse]

Hey chicos, estoy tratando de averiguar un filtro o una instrucción condicional que sólo devolverá los valores de presión cuando IsRunning-1. Sé cómo realizar esto en un contexto pivotado, pero no estoy seguro con la estructura de datos no votada de PowerBI. Podría simplemente pivotar los datos, pero por lo que he leído, Power BI es más eficaz con los datos de la estructura sin modificar.

Medida actual que devuelve todos los valores (cuando IsRunning es 0 o 1):

Presión: Calculate(average('Query1'[Value]), 'Query1'[Tag]-"Pressure")

¡Gracias!

Consulta1
Datetime	Fecha	Hora	Día	Valor
11/24/20 1:00	11/24/2020	1:00	IsRunning	1
11/24/20 2:00	11/24/2020	2:00	IsRunning	1
11/24/20 3:00	11/24/2020	3:00	IsRunning	1
11/24/20 4:00	11/24/2020	4:00	IsRunning	0
11/24/20 5:00	11/24/2020	5:00	IsRunning	0
11/24/20 6:00	11/24/2020	6:00	IsRunning	0
11/24/20 7:00	11/24/2020	7:00	IsRunning	0
11/24/20 8:00	11/24/2020	8:00	IsRunning	1
11/24/20 9:00	11/24/2020	9:00	IsRunning	1
11/24/20 10:00	11/24/2020	10:00	IsRunning	1
11/24/20 1:00	11/24/2020	1:00	Presión	13.4
11/24/20 2:00	11/24/2020	2:00	Presión	13.3
11/24/20 3:00	11/24/2020	3:00	Presión	13.2
11/24/20 4:00	11/24/2020	4:00	Presión	0.2
11/24/20 5:00	11/24/2020	5:00	Presión	0.2
11/24/20 6:00	11/24/2020	6:00	Presión	0.1
11/24/20 7:00	11/24/2020	7:00	Presión	0.2
11/24/20 8:00	11/24/2020	8:00	Presión	13.1
11/24/20 9:00	11/24/2020	9:00	Presión	13.3
11/24/20 10:00	11/24/2020	10:00	Presión	13.2

[AlB]

@pagrosse

Pivotar las columnas de etiqueta haría las cosas mucho más fáciles. Si hace esto en PQ:

let
    Source = Table.FromRows(Json.Document(Binary.Decompress(Binary.FromText("jdLNCsIwDMDxV5Geh0vS7ss38CZex45DvPSwsveXKcjiYpJjAz8KyX8cA2JNqSY44QUgVN83vR+f2bXc15yf+bGNwlTtFAmKTBUFFU2VBJWOCrhqBNWYqhVUa6pOUJ2pekH15jYGQQ2mQpDODLb7X8dtmUtZl3mbxHNy98FddBfCHbkb2Tn4ZUokGlMqYQzdmWi/KZ3wnfhLUW+gtnK4wvQC", BinaryEncoding.Base64), Compression.Deflate)), let _t = ((type nullable text) meta [Serialized.Text = true]) in type table [DateTime = _t, Date = _t, Time = _t, Tag = _t, Value = _t]),
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"DateTime", type datetime}, {"Date", type date}, {"Time", type time}, {"Tag", type text}, {"Value", type number}}),

    #"Pivoted Column" = Table.Pivot(#"Changed Type", List.Distinct(#"Changed Type"[Tag]), "Tag", "Value", List.Sum)
in
    #"Pivoted Column"

sería tan simple como:

Measure_pivoted =
CALCULATE ( AVERAGE ( 'Table2'[Pressure] ), 'Table2'[IsRunning] = 1 )

Por favor, marque la pregunta resuelta cuando haya terminado y considere dar un pulgar hacia arriba si las publicaciones son útiles.

Póngase en contacto conmigo de forma privada para obtener asistencia con cualquier necesidad de BI a gran escala, tutoría, etc.

Salud

[AlB]

Hola @pagrosse

Sin duda es una forma inusual de hacerlo. PRocessing los datos con PQ primero sería mejor conseguirlos en un formato más manejable. Usted puede hacer:

Measure = 
AVERAGEX (
    CALCULATETABLE (
        DISTINCT ( Table1[DateTime] ),
        Table1[Tag] = "IsRunning",
        Table1[Value] = 1
    ),
    CALCULATE ( SUM ( Table1[Value] ), Table1[Tag] = "Pressure" )
)

O

Measure2 = 
CALCULATE (
    AVERAGE ( Table1[Value] ),
    Table1[Tag] = "Pressure",
    CALCULATETABLE (
        DISTINCT ( Table1[DateTime] ),
        Table1[Tag] = "IsRunning",
        Table1[Value] = 1
    )
)

O

Measure3 =
AVERAGEX (
    FILTER (
        Table1,
        Table1[Tag] = "Pressure"
            && CALCULATE (
                SUM ( Table1[Value] ),
                Table1[Tag] = "IsRunning",
                ALLEXCEPT ( Table1, Table1[DateTime] )
            )
    ),
    Table1[Value]
)

Por favor, marque la pregunta resuelta cuando haya terminado y considere dar un pulgar hacia arriba si las publicaciones son útiles.

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Salud

[Syndicate_Admin]

¡Impresionante! ¡Gracias! Yo los intento. Mencionas que esta es una manera inusual. ¿Debo pivotar todos estos datos para que sea más fácil de manipular? Esto me haría la vida más fácil, pero he leído que quieres todos tus datos en forma unpivoted ya que PowerBI está optimizado para manejar este tipo de estructura de datos