TAI operaattorivirheen ratkaiseminen Power BI:ssä: tekstistä Boolean-muunnosongelma

Power BI OR -operaattorivirheen ymmärtäminen

Kun työskentelet Power BI, on tavallista kohdata odottamattomia virheitä, etenkin monimutkaisissa loogisissa operaatioissa. Yksi tällainen ongelma ilmenee käytettäessä TAI operaattori DAX-kaavassa. Tämä voi johtaa virheisiin, kuten "Tekstityyppistä arvoa 'VIRHEET' ei voi muuntaa tyypiksi True/False".

Tämä virhe ilmenee, koska TAI operaattori odottaa Boolen (tosi/epätosi) arvoja, mutta sen sijaan välitetään tekstiarvo, kuten "FOULS COMMITTED". Se voi olla turhauttavaa, varsinkin kun työskentelet monimutkaisten tietojoukkojen, kuten urheiluanalytiikan, kanssa, joissa verrataan erilaisia ​​mittareita.

Tämän ongelman perimmäinen syy on usein kaavan rakenteessa. Tarkemmin sanottuna koodi yrittää verrata tekstipohjaisia ​​kenttiä käyttämällä Boolen arvoille suunniteltuja loogisia operaattoreita. Kaavan logiikan säätäminen voi auttaa sinua välttämään tämän.

Seuraavassa artikkelissa kerromme, kuinka voit muokata DAX-koodiasi käsittelemään tätä virhettä oikein. Varmistamalla, että TAI operaattori toimii oikeiden tietotyyppien kanssa, voit korjata virheen ja saada tarkkoja tietoja rankingissa Power BI:ssä.

Power BI TAI -operaattorivirheen ratkaiseminen tietotyypin muuntamisella

Toimitetussa DAX-koodissa suurin ongelma johtuu siitä, että yritetään käyttää TAI operaattori tekstiarvoilla. Tämä johtaa virheeseen: "Teksti-tyypin arvoa 'VIRTA MYYTY' ei voida muuntaa arvoksi True/False." Ratkaisu sisältää loogisten vertailujen säätämisen Power BI:ssä. Alkuperäinen koodi yrittää verrata tekstiarvoja sisältävää saraketta OR-operaattoriin, joka odottaa Boolen (tosi/epätosi) arvoja. Tämän ratkaisemiseksi käytämme JOS ja IN jotta vertailu toimisi tekstijonojen kanssa.

Ensimmäinen avainskripti esittelee RANKX toiminto. Tätä toimintoa käytetään numeroarvojen järjestykseen määritetyn taulukon sisällä. Käyttämällä SUODATTAA funktio, komentosarja suodattaa Rankingit taulukko sisältää vain rivit, jotka vastaavat nykyistä määritettä. Tämä on ratkaisevan tärkeää sijoituksen laskennassa, koska se mahdollistaa dynaamiset, kontekstikohtaiset sijoitukset annettuun attribuutin perusteella. The TIHEÄ ranking-menetelmä varmistaa, että tasatuloksilla on sama arvo, mikä on erityisen hyödyllistä skenaarioissa, kuten urheilutilastoissa, joissa tasapelit ovat yleisiä.

Toisessa ratkaisussa KYTKIN -toimintoa käytetään korvaamaan useita TAI-ehtoja. SWITCH-toiminto on erittäin tehokas käsiteltäessä useita ehtoja, koska se arvioi jokaisen tapauksen peräkkäin ja palauttaa vastaavan tuloksen. Tämä lähestymistapa on optimoitu enemmän kuin useiden IF-lauseiden tai OR-operaattoreiden käyttäminen, koska se vähentää koodin monimutkaisuutta ja parantaa luettavuutta. Käyttämällä TOTTA() SWITCHissa koodi käsittelee tehokkaasti erilaisia ​​skenaarioita jokaiselle attribuutille, kuten "VIRHEET" tai "KELTAINEN KORTTI".

Lopuksi yksikkötestikoodi tarjoaa tavan validoida ratkaisut eri tietojoukoissa. Testi käyttää LISÄSARAKE lisätäksesi väliaikaisen sarakkeen testausta varten, mikä mahdollistaa helpon sijoituslaskelmien tarkistamisen. Tämä komentosarja varmistaa, että sijoitukset ovat tarkkoja kullekin määritetylle attribuutille vertaamalla niitä kaikkien mahdollisten tietopisteiden välillä. Käyttö KAIKKI Toiminto tässä yhteydessä varmistaa, että testiarvot lasketaan ilman, että datassa olevat suodattimet vaikuttavat niihin, mikä tarjoaa kattavan testiympäristön.

MyRank =
VAR ThisGroup = Rankings[Attribute]
RETURN
IF(
    Rankings[Attribute] IN { "GOALS CONCEDED", "FOULS COMMITTED", "OWN HALF BALL LOSS", "YELLOW CARDS", "RED CARDS" },
    RANKX(
        FILTER(
            Rankings,
            Rankings[Attribute] = ThisGroup
        ),
        Rankings[Value],
        , ASC,
        DENSE
    )
)

MyRank =
VAR ThisGroup = Rankings[Attribute]
RETURN
SWITCH(
    TRUE(),
    Rankings[Attribute] = "GOALS CONCEDED",
    RANKX(FILTER(Rankings, Rankings[Attribute] = ThisGroup), Rankings[Value],, ASC, DENSE),
    Rankings[Attribute] = "FOULS COMMITTED",
    RANKX(FILTER(Rankings, Rankings[Attribute] = ThisGroup), Rankings[Value],, ASC, DENSE),
    Rankings[Attribute] = "OWN HALF BALL LOSS",
    RANKX(FILTER(Rankings, Rankings[Attribute] = ThisGroup), Rankings[Value],, ASC, DENSE),
    Rankings[Attribute] = "YELLOW CARDS",
    RANKX(FILTER(Rankings, Rankings[Attribute] = ThisGroup), Rankings[Value],, ASC, DENSE),
    Rankings[Attribute] = "RED CARDS",
    RANKX(FILTER(Rankings, Rankings[Attribute] = ThisGroup), Rankings[Value],, ASC, DENSE)
)

TestRankings =
VAR TestData = ADDCOLUMNS(
    Rankings,
    "TestRank",
    IF(
        [Attribute] IN { "GOALS CONCEDED", "FOULS COMMITTED", "OWN HALF BALL LOSS", "YELLOW CARDS", "RED CARDS" },
        RANKX(ALL(TestData), [Value],, ASC, DENSE)
    )
)
RETURN
SUMMARIZE(TestData, [Attribute], [Value], [TestRank])

Tietotyyppien yhteensopivuuden ymmärtäminen Power BI DAX -lausekkeissa

Power BI:ssä DAX-lausekkeiden on käsiteltävä tietotyyppejä oikein loogisia toimintoja varten. Yksi tärkeä näkökohta on ymmärtää, kuinka teksti ja Boolen arvot ovat vuorovaikutuksessa. Esimerkiksi "Teksti-tyyppistä arvoa 'VIRTA TOIMITU" ei voi muuntaa tyypiksi True/False" -virheen tapauksessa ongelmana on yrittää käyttää loogisia vertailuja, kuten TAI tekstiarvoilla, jotka eivät ole yhteensopivia Boolen operaattoreiden kanssa. Tämäntyyppisten virheiden välttämiseksi on tärkeää varmistaa, että tietotyypit ovat linjassa logiikkaoperaattoreiden kanssa.

Power BI on tehokas työkalu tietojen mallintamiseen ja analytiikkaan, mutta se vaatii huolellista huomiota tietotyyppeihin. Loogiset toiminnot, kuten JOS, KYTKIN, ja RANKX täytyy käsitellä oikea tietotyyppi toimiakseen odotetulla tavalla. Jos sarake sisältää esimerkiksi tekstiarvoja, OR-ehdon käyttäminen suodatuksessa ilman tietotyypin mukauttamista voi aiheuttaa virheitä. Sen sijaan käyttämällä IN operaattori tai kaavan uudelleenjärjestely auttaa varmistamaan yhteensopivuuden.

Lisäksi toinen usein unohdettu näkökohta on miten suodattimet olla vuorovaikutuksessa DAX:n tietotyyppien kanssa. Kun haet a SUODATTAA -funktion tekstisarakkeeseen, logiikan on otettava huomioon merkkijonovertailu Boolen vertailujen sijaan. Tietojoukkosi luonteen ymmärtäminen ja toimintojen oikean käytön varmistaminen on ratkaisevan tärkeää virheettömien ja optimoitujen DAX-kaavojen luomisessa Power BI:ssä.