Odpravljanje napake operaterja ALI v storitvi Power BI: Težava s pretvorbo besedila v logično vrednost

Razumevanje napake operaterja Power BI ALI

Pri delu z Power BI, je običajno naleteti na nepričakovane napake, zlasti pri zapletenih logičnih operacijah. Ena taka težava se pojavi pri uporabi ALI operator v formuli DAX. To lahko povzroči napake, kot je "Ne morem pretvoriti vrednosti 'FOULS COMMITTED' vrste Besedilo v vrsto True/False."

Do te napake pride, ker ALI operator pričakuje logične vrednosti (True/False), namesto tega pa se posreduje besedilna vrednost, kot je "FOULS COMMITTED". Lahko je frustrirajoče, zlasti pri delu s kompleksnimi nabori podatkov, kot je športna analitika, kjer se primerjajo različne meritve.

Glavni vzrok za to težavo je pogosto v strukturi formule. Natančneje, koda poskuša primerjati besedilna polja z uporabo logičnih operatorjev, oblikovanih za logične vrednosti. Temu se lahko izognete s prilagoditvijo logike svoje formule.

V naslednjem članku bomo razčlenili, kako lahko spremenite svojo kodo DAX za pravilno obravnavo te napake. Z zagotavljanjem, da ALI operator deluje s pravilnimi tipi podatkov, boste lahko odpravili napako in dobili natančne podatke uvrstitve v Power BI.

Odpravljanje napake operaterja Power BI ALI s pretvorbo podatkovnega tipa

V navedeni kodi DAX se glavna težava pojavi pri poskusu uporabe kode ALI operator z besedilnimi vrednostmi. Rezultat tega je napaka: "Vrednosti 'FOULS COMMITTED' vrste Besedilo ni mogoče pretvoriti v vrsto True/False." Rešitev vključuje prilagoditev načina logičnih primerjav v Power BI. Izvirna koda poskuša primerjati stolpec, ki vsebuje besedilne vrednosti, z operatorjem OR, ki pričakuje logične vrednosti (True/False). Da bi to rešili, uporabljamo ČE in IN da primerjava deluje z besedilnimi nizi.

Prvi ključni skript predstavlja RANKX funkcijo. Ta funkcija se uporablja za rangiranje niza številskih vrednosti v določeni tabeli. Z uporabo FILTRIRAJTE funkcijo, skript filtrira Uvrstitve tabela, da vključuje samo vrstice, ki se ujemajo s trenutnim atributom. To je ključnega pomena za izračun uvrstitve, ker omogoča dinamično, glede na kontekst specifično uvrstitev na podlagi danega atributa. The GOSTO metoda razvrščanja zagotavlja, da izenačene vrednosti prejmejo enako uvrstitev, kar je še posebej uporabno v scenarijih, kot je športna statistika, kjer so izenačene vrednosti pogoste.

V drugi rešitvi je PREKLOP funkcija se uporablja za zamenjavo več pogojev ALI. Funkcija SWITCH je zelo učinkovita pri obravnavanju več pogojev, saj ovrednoti vsak primer v zaporedju in vrne ujemajoči se rezultat. Ta pristop je bolj optimiziran kot uporaba več stavkov IF ali operatorjev ALI, saj zmanjša zapletenost kode in izboljša berljivost. Z uporabo TRUE() znotraj SWITCH koda učinkovito obravnava različne scenarije za vsak atribut, kot sta "STORJENE NAPAKE" ali "RUMENI KARTONI."

Nazadnje, skript za testiranje enote ponuja način za preverjanje rešitev v različnih nizih podatkov. Test uporablja DODATNI STOLPCI za dodajanje začasnega stolpca za namene testiranja, kar omogoča enostavno preverjanje izračunov razvrstitve. Ta skript zagotavlja, da so uvrstitve točne za vsak podani atribut, tako da jih primerja v vseh možnih podatkovnih točkah. Uporaba VSE funkcija v tem kontekstu zagotavlja, da se testne uvrstitve izračunajo, ne da bi nanje vplivali obstoječi filtri v podatkih, kar zagotavlja celovito testno okolje.

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])

Razumevanje združljivosti podatkovnih vrst v izrazih Power BI DAX

V Power BI morajo izrazi DAX pravilno obravnavati vrste podatkov za logične operacije. Eden glavnih vidikov je razumevanje medsebojnega delovanja besedila in logičnih vrednosti. Na primer, v primeru napake »Ne morem pretvoriti vrednosti 'FOULS COMMITTED' vrste Besedilo v vrsto True/False« je težava v poskusu uporabe logičnih primerjav, kot je ALI z besedilnimi vrednostmi, ki niso združljive z logičnimi operatorji. Zagotavljanje, da so podatkovni tipi usklajeni z logičnimi operatorji, je bistvenega pomena, da se izognete tem vrstam napak.

Power BI je zmogljivo orodje za modeliranje podatkov in analitiko, vendar zahteva posebno pozornost vrstam podatkov. Logične funkcije, kot npr ČE, PREKLOP, in RANKX mora obdelati pravilno vrsto podatkov, da deluje po pričakovanjih. Na primer, če stolpec vsebuje besedilne vrednosti, lahko poskus uporabe pogoja ALI za filtriranje brez prilagajanja podatkovnemu tipu povzroči napake. Namesto tega z uporabo IN operater ali prestrukturiranje formule pomaga zagotoviti združljivost.

Še en pogosto spregledan vidik je, kako filtri interakcijo s tipi podatkov v DAX. Pri prijavi a FILTRIRAJTE v besedilni stolpec, mora logika upoštevati primerjave nizov in ne logičnih primerjav. Razumevanje narave vašega nabora podatkov in zagotavljanje pravilne uporabe funkcij je ključnega pomena za gradnjo brez napak in optimiziranih formul DAX v Power BI.