Вирішення помилки оператора АБО в Power BI: проблема перетворення тексту на логічний

Розуміння помилки оператора Power BI OR

При роботі з Power BI, часто трапляються несподівані помилки, особливо під час складних логічних операцій. Одна з таких проблем виникає під час використання оператор АБО у формулі DAX. Це може призвести до таких помилок, як «Не вдається перетворити значення «FOULS COMMITTED» типу Text на тип True/False».

Ця помилка виникає тому, що оператор АБО очікує логічних (істинно/неправдивих) значень, але замість цього передається текстове значення, як-от "FOULS COMMITTED". Це може бути неприємно, особливо під час роботи зі складними наборами даних, як-от спортивна аналітика, де порівнюються різні показники.

Основна причина цієї проблеми часто криється в структурі формули. Зокрема, код намагається порівняти текстові поля за допомогою логічних операторів, призначених для логічних значень. Коригування логіки вашої формули може допомогти вам цього уникнути.

У наступній статті ми розповімо, як можна змінити код DAX, щоб правильно обробляти цю помилку. Забезпечивши, що оператор АБО працює з правильними типами даних, ви зможете виправити помилку та отримати точні дані рейтинги у Power BI.

Усунення помилки оператора Power BI OR за допомогою перетворення типу даних

У наданому коді DAX основна проблема виникає через спробу використання оператор АБО з текстовими значеннями. Це призводить до помилки: «Неможливо перетворити значення «FOULS COMMITTED» типу Text на тип True/False». Рішення передбачає налаштування способу логічного порівняння в Power BI. Оригінальний код намагається порівняти стовпець, що містить текстові значення, з оператором АБО, який очікує логічні значення (Істина/Неправда). Щоб вирішити це, ми використовуємо ЯКЩО і IN щоб порівняння працювало з текстовими рядками.

Перший ключовий сценарій представляє RANKX функція. Ця функція використовується для ранжування ряду числових значень у вказаній таблиці. Використовуючи ФІЛЬТР сценарій фільтрує Рейтинги таблицю, щоб включати лише рядки, які відповідають поточному атрибуту. Це має вирішальне значення для обчислення рейтингу, оскільки дозволяє динамічно, залежно від контексту рейтингувати на основі заданого атрибута. The ЩІЛЬНИЙ Метод ранжирування гарантує, що пов’язані значення отримають однаковий ранг, що особливо корисно в таких сценаріях, як спортивна статистика, де зв’язки є звичайними.

У другому рішенні ПЕРЕКЛЮЧЕННЯ функція використовується для заміни кількох умов АБО. Функція SWITCH дуже ефективна під час обробки кількох умов, оскільки вона послідовно оцінює кожен випадок і повертає відповідний результат. Цей підхід є більш оптимізованим, ніж використання кількох операторів IF або операторів OR, оскільки він зменшує складність коду та покращує читабельність. Використовуючи ІСТИНА() у SWITCH код ефективно обробляє різні сценарії для кожного атрибута, такі як «ПОРУШЕННЯ» або «ЖОВТІ КАРТКИ».

Нарешті, сценарій модульного тестування надає спосіб перевірити рішення в різних наборах даних. Тест використовує ДОДАВНІ СТОВПЦІ щоб додати тимчасовий стовпець для цілей тестування, що дозволяє легко перевірити обчислення рейтингу. Цей сценарій забезпечує точність рейтингів для кожного зазначеного атрибута, порівнюючи їх за всіма можливими точками даних. Використання ВСЕ у цьому контексті функція гарантує, що тестові ранги обчислюються без впливу існуючих фільтрів у даних, забезпечуючи комплексне тестове середовище.

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])

Розуміння сумісності типів даних у виразах Power BI DAX

У Power BI вирази DAX мають належним чином обробляти типи даних для логічних операцій. Одним з основних аспектів є розуміння того, як взаємодіють текст і логічні значення. Наприклад, у випадку помилки «Неможливо перетворити значення «FOULS COMMITTED» типу Text на тип True/False», проблема полягає в спробі використати такі логічні порівняння, як АБО з текстовими значеннями, які несумісні з логічними операторами. Переконайтеся, що типи даних узгоджуються з логічними операторами, щоб уникнути таких типів помилок.

Power BI — це потужний інструмент для моделювання та аналітики даних, але він вимагає особливої ​​уваги до типів даних. Логічні функції, такі як ЯКЩО, ПЕРЕКЛЮЧЕННЯ, і RANKX має обробити правильний тип даних, щоб працювати належним чином. Наприклад, якщо стовпець містить текстові значення, спроба використати умову АБО для фільтрації без налаштування типу даних може спричинити помилки. Натомість, використовуючи IN оператор або реструктуризація формули допомагає забезпечити сумісність.

Крім того, ще один аспект, який часто забувають, полягає в тому, як фільтри взаємодіяти з типами даних у DAX. При застосуванні a ФІЛЬТР до текстового стовпця, логіка повинна враховувати порівняння рядків, а не логічні порівняння. Розуміння природи вашого набору даних і забезпечення належного використання функцій є критично важливими для створення безпомилкових і оптимізованих формул DAX у Power BI.