Mostrar todas las fechas en que se vendió un artículo

[Syndicate_Admin]

Hola

Tengo problemas para enumerar todas las fechas en que se vendió un artículo en particular.

En la tabla siguiente se representan los datos cargados en Power BI a través de SQL.

Quiero representar rápidamente todas las fechas en que se vendió un artículo en particular. Me falta algo porque solo puedo sacar la primera cita. Necesito algo como lo siguiente.

¿Hay alguna manera de lograr esto en Power BI?

¡Gracias!

[Syndicate_Admin]

@anonymous123141 ,

Gracias por enviar los datos. Tengo una solución potencial para usted usando Power Query.

Aquí está el código M:

let
    Source = Table.FromRows(Json.Document(Binary.Decompress(Binary.FromText("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", BinaryEncoding.Base64), Compression.Deflate)), let _t = ((type nullable text) meta [Serialized.Text = true]) in type table [#"Customer #" = _t, Warehouse = _t, EventDate = _t, #"Item Name" = _t, Size = _t, UoM = _t, #"Total Amount" = _t, #"App/Rec" = _t, LayerName = _t]),
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"Customer #", Int64.Type}, {"Warehouse", type text}, {"EventDate", type text}, {"Item Name", type text}, {"Size", type number}, {"UoM", type text}, {"Total Amount", Int64.Type}, {"App/Rec", type text}, {"LayerName", type text}}),
    #"Removed Other Columns" = Table.SelectColumns(#"Changed Type",{"Customer #", "EventDate", "Item Name"}),
    #"Grouped Rows" = Table.Group(#"Removed Other Columns", {"Customer #", "Item Name"}, {{"Count", each _, type table [#"Customer #"=nullable number, EventDate=nullable text, Item Name=nullable text]}}),
    #"Added Custom" = Table.AddColumn(#"Grouped Rows", "Custom", each [Count][EventDate]),
    #"Removed Columns" = Table.RemoveColumns(#"Added Custom",{"Count"}),
    #"Added Custom1" = Table.AddColumn(#"Removed Columns", "Custom.1", each List.Distinct([Custom])),
    #"Removed Columns1" = Table.RemoveColumns(#"Added Custom1",{"Custom"}),
    #"Extracted Values" = Table.TransformColumns(#"Removed Columns1", {"Custom.1", each Text.Combine(List.Transform(_, Text.From), " , "), type text}),
    #"Pivoted Column" = Table.Pivot(#"Extracted Values", List.Distinct(#"Extracted Values"[#"Item Name"]), "Item Name", "Custom.1"),
    #"Replaced Value" = Table.ReplaceValue(#"Pivoted Column",null,"",Replacer.ReplaceValue,{"Lava3626", "Flip344", "Jamz22", "Bath344"})
in
    #"Replaced Value"

y aquí está el resultado

Atentamente

Rohit

Marque esta respuesta como la solución si resuelve su problema.
¡Aprecia sus felicitaciones! 😊

[Syndicate_Admin]

@rohit_singh

¡Muchas gracias! Vengo de una base de datos SQL, no funciona para mí. He ajustado el código como tal. ¿Ves dónde cometí un error?

dejar
Source = Sql.Database("ricetec-prod.database.windows.net", "agX-dev"), let _t = ((type nullable text) meta [Serialized.Text = true]) en la tabla de tipos [#"FieldID" = _t, Grower = _t, EventDate = _t, #"ChemUsed" = _t, AppliedRate = _t, Applied Rate Units = _t, #"Acres" = _t, #"App/Rec" = _t, LayerName = _t]),
#"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"FieldID", Int64.Type}, {"Grower", type text}, {"EventDate", type text}, {"ChemUsed", type text}, {"Applied Rate", type number}, {"Applied Rate Units", type text}, {"Acres", Int64.Type}, {"App/Rec", type text}, {"LayerName", type text}}),
#"Se eliminaron otras columnas" = Table.SelectColumns(#"Changed Type",{"FieldID", "EventDate", "Grower"}),
#"Filas agrupadas" = Table.Group(#"Removed Other Columns", {"FieldID #", "Grower"}, {{"Count", each _, type table [#"FieldID #"=nullable number, EventDate=nullable text, ChemUed=nullable text]}}),

en
#"ReplaceValue"

[Syndicate_Admin]

Hola @anonymous123141 ,

No puedo acceder a su fuente de datos, por lo que desafortunadamente no puedo cargar ningún dato. Sin embargo, hay un par de errores al final del guión que puedo ver de inmediato que he resaltado en rojo a continuación:

dejar
Source = Sql.Database("ricetec-prod.database.windows.net", "agX-dev"), let _t = ((type nullable text) meta [Serialized.Text = true]) en la tabla de tipos [#"FieldID" = _t, Grower = _t, EventDate = _t, #"ChemUsed" = _t, AppliedRate = _t, Applied Rate Units = _t, #"Acres" = _t, #"App/Rec" = _t, LayerName = _t]),
#"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"FieldID", Int64.Type}, {"Grower", type text}, {"EventDate", type text}, {"ChemUsed", type text}, {"Applied Rate", type number}, {"Applied Rate Units", type text}, {"Acres", Int64.Type}, {"App/Rec", type text}, {"LayerName", type text}}),
#"Se eliminaron otras columnas" = Table.SelectColumns(#"Changed Type",{"FieldID", "EventDate", "Grower"}),
#"Filas agrupadas" = Table.Group(#"Removed Other Columns", {"FieldID #", "Grower"}, {{"Count", each _, type table [#"FieldID #"=nullable number, EventDate=nullable text, ChemUed=nullable text]}}),

en
#"ReplaceValue" #"Filas agrupadas"

Pierda la coma al final del paso de filas agrupadas y el final debe ser #"Filas agrupadas" y no

#"ReplaceValue"

Atentamente

Rohit

Marque esta respuesta como la solución si resuelve su problema.
¡Aprecia sus felicitaciones! 😊

[Syndicate_Admin]

Hola @anonymous123141 ,

¿Podría proporcionar datos de muestra en formato de texto (y no en captura de pantalla) para que pueda ayudarlo con una solución?

Atentamente

Rohit

[Syndicate_Admin]

@rohit_singh

Gracias. Aquí están los datos

Spoiler

Cliente #	Almacén	Fecha del evento	Nombre del artículo	Tamaño	UoM	Importe total	App/Rec	NombredeCapa
3699	Bradshaw	5/10/2022	Lava3626	10	Litros	542	Recomendación	68AAF301-77ED-4688-9A13-106EC575B85E
6594	Bradshaw	4/8/2022	Lava3626	500	Gramos	27720	Recomendación	ABA16DEC-E9A5-4A6F-9809-4221405D3FB6
558899	Bradshaw	4/8/2022	Lava3626	500	Gramos	39700	Recomendación	BBBCB2F5-D98A-4610-9240-54780447423F
4857	Bradshaw	4/8/2022	Lava3626	500	Gramos	43520	Recomendación	C5E1C569-5193-4C07-9EEE-7E86B920EF97
3699	Bradshaw	5/10/2022	Flip344	15	Litros	812	Recomendación	68AAF301-77ED-4688-9A13-106EC575B85E
2487	RK	5/17/2022	Jamz22	140	Litros	18950	Recomendación	C68ADF56-15B6-4305-83EA-4228E341AC1C
584574	CHC	5/17/2022	Jamz22	10.2	Litros	1258	Recomendación	1B3BB5A6-D611-4EDD-9485-D80B38A852FC
584574	CHC	5/17/2022	Jamz22	320	Litros	39408	Recomendación	74A96DF4-C80A-4EAA-B3CF-7BD4E8E85328
584574	CHC	5/17/2022	Jamz22	320	Litros	39408	Recomendación	9513779A-CF8E-46A5-80BB-A219C04C5841
6594	Bradshaw	4/8/2022	Jamz22	320	Litros	17740	Recomendación	ABA16DEC-E9A5-4A6F-9809-4221405D3FB6
558899	Bradshaw	4/8/2022	Jamz22	320	Litros	25408	Recomendación	BBBCB2F5-D98A-4610-9240-54780447423F
4857	Bradshaw	4/8/2022	Jamz22	320	Litros	27854	Recomendación	C5E1C569-5193-4C07-9EEE-7E86B920EF97
6594	Bradshaw	4/8/2022	Baño344	4	Litros	222	Recomendación	ABA16DEC-E9A5-4A6F-9809-4221405D3FB6
558899	Bradshaw	4/8/2022	Baño344	4	Litros	318	Recomendación	BBBCB2F5-D98A-4610-9240-54780447423F
4857	Bradshaw	4/8/2022	Baño344	4	Litros	350	Recomendación	C5E1C569-5193-4C07-9EEE-7E86B920EF97
3699	Bradshaw	5/10/2022	Baño344	2	Litros	110	Recomendación	68AAF301-77ED-4688-9A13-106EC575B85E
3699	Bradshaw	5/16/2022	Lava3626	10	Litros	542	Recomendación	68AAF301-77ED-4688-9A13-106EC575B85E
6594	Bradshaw	5/13/2022	Lava3626	500	Gramos	27720	Recomendación	ABA16DEC-E9A5-4A6F-9809-4221405D3FB6
558899	Bradshaw	5/13/2022	Lava3626	500	Gramos	39700	Recomendación	BBBCB2F5-D98A-4610-9240-54780447423F
4857	Bradshaw	5/13/2022	Lava3626	500	Gramos	43520	Recomendación	C5E1C569-5193-4C07-9EEE-7E86B920EF97
3699	Bradshaw	5/16/2022	Flip344	15	Litros	812	Recomendación	68AAF301-77ED-4688-9A13-106EC575B85E
2487	RK	5/19/2022	Jamz22	140	Litros	18950	Recomendación	C68ADF56-15B6-4305-83EA-4228E341AC1C
584574	CHC	5/19/2022	Jamz22	44	Litros	5420	Recomendación	1B3BB5A6-D611-4EDD-9485-D80B38A852FC
584574	CHC	5/19/2022	Jamz22	320	Litros	39408	Recomendación	74A96DF4-C80A-4EAA-B3CF-7BD4E8E85328
584574	CHC	5/19/2022	Jamz22	320	Litros	39408	Recomendación	9513779A-CF8E-46A5-80BB-A219C04C5841
6594	Bradshaw	5/13/2022	Jamz22	320	Litros	17740	Recomendación	ABA16DEC-E9A5-4A6F-9809-4221405D3FB6
558899	Bradshaw	5/13/2022	Jamz22	320	Litros	25408	Recomendación	BBBCB2F5-D98A-4610-9240-54780447423F
4857	Bradshaw	5/13/2022	Jamz22	320	Litros	27854	Recomendación	C5E1C569-5193-4C07-9EEE-7E86B920EF97
6594	Bradshaw	5/13/2022	Baño344	4	Litros	222	Recomendación	ABA16DEC-E9A5-4A6F-9809-4221405D3FB6
558899	Bradshaw	5/13/2022	Baño344	4	Litros	318	Recomendación	BBBCB2F5-D98A-4610-9240-54780447423F
4857	Bradshaw	5/13/2022	Baño344	4	Litros	350	Recomendación	C5E1C569-5193-4C07-9EEE-7E86B920EF97
3699	Bradshaw	5/16/2022	Baño344	2	Litros	110	Recomendación	68AAF301-77ED-4688-9A13-106EC575B85E