Power BI の OR 演算子エラーの解決: テキストからブール値への変換の問題

Power BI OR 演算子エラーについて

一緒に作業するとき 特に複雑な論理演算では、予期しないエラーが発生することがよくあります。このような問題の 1 つは、 DAX 式で。これにより、「Text 型の値 'FOULS COMMITTED' を True/False 型に変換できません」のようなエラーが発生する可能性があります。

このエラーが発生する理由は、 ブール値 (True/False) を期待しますが、代わりに「FOULS COMMITTED」のようなテキスト値が渡されます。特に、さまざまな指標が比較されるスポーツ分析などの複雑なデータセットを扱う場合は、イライラすることがあります。

この問題の根本原因は多くの場合、式の構造にあります。具体的には、コードはブール値用に設計された論理演算子を使用してテキストベースのフィールドを比較しようとしています。数式のロジックを調整すると、これを回避できます。

次の記事では、このエラーを適切に処理するために DAX コードを変更する方法について詳しく説明します。確実に 正しいデータ型で動作するため、エラーを修正して正確なデータを得ることができます Power BI で。

指示	使用例
	この関数は、テーブル内の特定の値のランキングを返すために使用されます。この例では、次の値をランク付けするのに役立ちます。 「失点」や「ファウル数」などの特定の属性の列。この関数は、数値データを比較する場合に便利です。
	の 演算子は、列の値が値のリストに属しているかどうかを確認します。スクリプトでは、 行をフィルタリングするために使用されます。 フィールドには特定のテキスト値が含まれているため、複数の OR 演算子と比較してコードがより簡潔になります。
	この DAX 関数は、一連の値に対して式を評価し、最初に一致したものを返します。複数の IF 条件を置き換えることによってロジックを簡素化します。このコンテキストでは、「ファウルコミット」や「イエローカード」などのさまざまな属性に基づいてランキングを効率的に処理します。
	指定された条件に基づいてフィルター処理された行のテーブルを作成するために使用されます。の 関数はフィルタリングします 現在の属性に基づいてテーブルを作成するため、正確なランキング操作に不可欠です。 。
	中間計算を保存するために DAX で変数を定義します。の 現在の値を保存します 再利用のために、繰り返しの式を避けることで読みやすさとパフォーマンスを向上させます。
	このランキングオプションは、 関数は、2 つの値が同点の場合、次のランキングが次の整数 (たとえば、ランク 1、2、2、3) になることを保証します。これは、スポーツ データのような高密度のランキング シナリオにとって重要です。
	の 関数はで使用されます 複数の条件を True または False として評価する関数。これにより、DAX で複雑な分岐ロジックを使用して、複数の属性条件を簡潔な方法でチェックできるようになります。
	の 関数は、指定された列またはテーブルからフィルターを削除し、 フィルタリングされた行だけではなく、テーブル内のすべての行をランク付けする関数。これは、完全なデータセットと比較する必要がある場合に不可欠です。

データ型変換による Power BI OR 演算子エラーの解決

提供されている DAX コードでは、主な問題は、 テキスト値を使用します。これにより、「Text 型の値 'FOULS COMMITTED' を True/False 型に変換できません。」というエラーが発生します。この解決策には、Power BI で論理比較が行われる方法を調整することが含まれます。元のコードは、テキスト値を含む列を OR 演算子と比較しようとします。OR 演算子はブール値 (True/False) を期待します。これを解決するには、 そして テキスト文字列を使用して比較を行うには。

最初の重要なスクリプトでは、 関数。この関数は、指定されたテーブル内の一連の数値をランク付けするために使用されます。を使用することで、 関数の場合、スクリプトは テーブルには、現在の属性に一致する行のみが含まれます。これは、指定された属性に基づいて動的なコンテキスト固有のランキングを可能にするため、ランキング計算にとって非常に重要です。の 密集 ランキング メソッドを使用すると、同点の値が同じランクを取得するようになります。これは、スポーツ統計のように同点が一般的なシナリオで特に役立ちます。

2 番目の解決策では、 複数の OR 条件を置き換える関数を使用します。 SWITCH 関数は、各ケースを順番に評価して一致する結果を返すため、複数の条件を処理する場合に非常に効率的です。このアプローチは、コードの複雑さを軽減し、読みやすさを向上させるため、複数の IF ステートメントや OR 演算子を使用するよりも最適化されます。を使用することで SWITCH 内では、コードは「FOULS COMMITTED」や「YELLOW CARDS」などの各属性のさまざまなシナリオを効果的に処理します。

最後に、単体テスト スクリプトは、さまざまなデータセットにわたってソリューションを検証する方法を提供します。テストで使用するのは、 テスト目的で一時的な列を追加し、ランキング計算を簡単に検証できるようにします。このスクリプトは、考えられるすべてのデータ ポイント間で属性を比較することにより、指定された各属性のランキングが正確であることを保証します。の使用 このコンテキストでの関数は、データ内の既存のフィルターの影響を受けることなくテスト ランクが計算されることを保証し、包括的なテスト環境を提供します。

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])

Power BI DAX 式におけるデータ型の互換性について

Power BI では、DAX 式は論理演算のデータ型を適切に処理する必要があります。主要な側面の 1 つは、テキストとブール値がどのように相互作用するかを理解することです。たとえば、「Text 型の値 'FOULS COMMITTED' を True/False 型に変換できません」エラーの場合、問題は次のような論理比較を使用しようとすることにあります。 テキスト値を使用するため、ブール演算子と互換性がありません。このようなタイプのエラーを回避するには、データ型が論理演算子と一致していることを確認することが不可欠です。

Power BI はデータ モデリングと分析のための強力なツールですが、データ型には細心の注意が必要です。などの論理関数 、 、 そして 期待どおりに動作するには、正しいデータ型を処理する必要があります。たとえば、列にテキスト値が含まれている場合、データ型を調整せずにフィルタリングに OR 条件を使用しようとすると、エラーが発生する可能性があります。代わりに、 で 演算子を使用するか、式を再構築することは、互換性を確保するのに役立ちます。

さらに、もう 1 つの見落とされがちな側面は、 DAX のデータ型を操作します。適用するときは、 フィルター 関数をテキスト列に適用する場合、ロジックではブール比較ではなく文字列比較を考慮する必要があります。 Power BI でエラーのない最適化された DAX 式を構築するには、データセットの性質を理解し、関数を適切に使用することが重要です。

1. Power BI で「Text 型の値を True/False 型に変換できません」エラーが発生する原因は何ですか?
2. このエラーは、次のようなブール論理演算子を使用しようとすると発生します。 テキストフィールドで。オペレーターが期待しているのは、 テキスト文字列ではなく値です。
3. DAX 数式でこのエラーを解決するにはどうすればよいですか?
4. を使用します。 を使用する代わりにテキスト値を比較する演算子 これは、Power BI がデータ型を正しく処理するのに役立ちます。
5. SWITCH 関数は複数の条件の処理に役立ちますか?
6. はい、 関数は複数を置き換える効率的な方法です。 特にテキストの比較を扱う場合。コードが簡素化され、型の不一致が回避されます。
7. Power BI では RANKX 関数はどのように機能しますか?
8. は、特定の列の値に基づいて行をランク付けするために使用され、多くの場合、 特定のカテゴリ内でランク付けする機能。
9. DAX の OR と IN の違いは何ですか?
10. ブール条件に使用されますが、 値がテキストまたは数値のリストに属しているかどうかを確認するために特に使用されます。

この記事では、OR 演算子が "FOULS COMMITTED" などのテキスト値と互換性がないという Power BI の一般的なエラーを解決する方法について説明しました。解決策には、型の不一致を避けるために論理比較に正しい演算子を使用することが含まれます。

DAX コードを変更し、SWITCH や RANKX などの関数を適用すると、データをより効率的にランク付けおよびフィルター処理できます。これにより、Power BI レポートの正確さとエラーのない状態が維持され、さまざまなデータセット間でのパフォーマンスと使いやすさが向上します。