Giải quyết lỗi toán tử HOẶC trong Power BI: Sự cố chuyển đổi văn bản sang Boolean

Hiểu lỗi Power BI HOẶC Toán tử

Khi làm việc với Power BI, việc gặp phải những lỗi không mong muốn là điều thường xuyên xảy ra, đặc biệt là với các phép toán logic phức tạp. Một vấn đề như vậy phát sinh khi sử dụng Toán tử OR trong công thức DAX. Điều này có thể dẫn đến các lỗi như "Không thể chuyển đổi giá trị 'LỖI CAM KẾT' của loại Văn bản thành loại Đúng/Sai."

Lỗi này xảy ra do Toán tử OR mong đợi các giá trị Boolean (Đúng/Sai), nhưng thay vào đó, một giá trị văn bản như "LỖI CAM KẾT" đang được chuyển. Điều này có thể gây khó chịu, đặc biệt là khi làm việc với các tập dữ liệu phức tạp như phân tích thể thao nơi so sánh các số liệu khác nhau.

Nguyên nhân cốt lõi của vấn đề này thường nằm ở cấu trúc công thức. Cụ thể, mã đang cố gắng so sánh các trường dựa trên văn bản bằng cách sử dụng toán tử logic được thiết kế cho các giá trị Boolean. Việc điều chỉnh logic của công thức có thể giúp bạn tránh được điều này.

Trong bài viết sau, chúng tôi sẽ chia nhỏ cách bạn có thể sửa đổi mã DAX để xử lý lỗi này đúng cách. Bằng cách đảm bảo rằng Toán tử OR hoạt động với các loại dữ liệu chính xác, bạn sẽ có thể sửa lỗi và có được kết quả chính xác bảng xếp hạng trong Power BI.

Giải quyết lỗi Power BI HOẶC Toán tử bằng chuyển đổi loại dữ liệu

Trong mã DAX được cung cấp, vấn đề chính phát sinh từ việc cố gắng sử dụng Toán tử OR với các giá trị văn bản. Điều này dẫn đến lỗi: "Không thể chuyển đổi giá trị 'LỖI CAM KẾT' của loại Văn bản thành loại Đúng/Sai." Giải pháp liên quan đến việc điều chỉnh cách thực hiện so sánh logic trong Power BI. Mã ban đầu cố gắng so sánh một cột chứa các giá trị văn bản với toán tử OR, dự kiến ​​sẽ có các giá trị Boolean (Đúng/Sai). Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi sử dụng NẾU NHƯ Và TRONG để làm cho việc so sánh hoạt động với chuỗi văn bản.

Kịch bản chính đầu tiên giới thiệu RANKX chức năng. Hàm này được sử dụng để xếp hạng một chuỗi các giá trị số trong một bảng được chỉ định. Bằng cách sử dụng LỌC chức năng, tập lệnh sẽ lọc Xếp hạng table chỉ bao gồm các hàng khớp với thuộc tính hiện tại. Điều này rất quan trọng cho việc tính toán xếp hạng vì nó cho phép xếp hạng linh hoạt, theo ngữ cảnh cụ thể dựa trên thuộc tính nhất định. các dày đặc phương pháp xếp hạng đảm bảo rằng các giá trị hòa nhận được cùng một thứ hạng, điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống như thống kê thể thao trong đó các giá trị hòa là phổ biến.

Ở giải pháp thứ hai, CÔNG TẮC hàm được sử dụng để thay thế nhiều điều kiện OR. Hàm SWITCH có hiệu quả cao khi xử lý nhiều điều kiện vì nó đánh giá từng trường hợp theo trình tự và trả về kết quả khớp. Cách tiếp cận này được tối ưu hóa hơn so với việc sử dụng nhiều câu lệnh IF hoặc toán tử OR, vì nó làm giảm độ phức tạp của mã và cải thiện khả năng đọc. Bằng cách sử dụng ĐÚNG VẬY() trong SWITCH, mã này xử lý hiệu quả các tình huống khác nhau cho từng thuộc tính như "LỖI CAM KẾT" hoặc "THẺ VÀNG".

Cuối cùng, tập lệnh kiểm thử đơn vị cung cấp cách xác thực các giải pháp trên các bộ dữ liệu khác nhau. Bài kiểm tra sử dụng THÊM CỘT để thêm một cột tạm thời nhằm mục đích thử nghiệm, cho phép dễ dàng xác minh các tính toán xếp hạng. Tập lệnh này đảm bảo rằng thứ hạng là chính xác cho từng thuộc tính được chỉ định bằng cách so sánh chúng trên tất cả các điểm dữ liệu có thể có. Việc sử dụng các TẤT CẢ trong ngữ cảnh này đảm bảo rằng thứ hạng kiểm tra được tính toán mà không bị ảnh hưởng bởi các bộ lọc hiện có trong dữ liệu, cung cấp một môi trường kiểm tra toàn diện.

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])

Tìm hiểu tính tương thích của loại dữ liệu trong biểu thức Power BI DAX

Trong Power BI, biểu thức DAX phải xử lý đúng cách các loại dữ liệu cho các hoạt động logic. Một khía cạnh chính là hiểu cách văn bản và giá trị Boolean tương tác với nhau. Ví dụ: trong trường hợp lỗi "Không thể chuyển đổi giá trị 'LỖI CAM KẾT' của loại Văn bản thành loại Đúng/Sai", vấn đề nằm ở việc cố gắng sử dụng các so sánh logic như HOẶC với các giá trị văn bản không tương thích với các toán tử Boolean. Việc đảm bảo rằng các kiểu dữ liệu phù hợp với các toán tử logic là điều cần thiết để tránh các loại lỗi này.

Power BI là một công cụ mạnh mẽ để lập mô hình và phân tích dữ liệu, nhưng nó đòi hỏi sự chú ý cẩn thận đến các loại dữ liệu. Các hàm logic như NẾU NHƯ, CÔNG TẮC, Và RANKX phải xử lý đúng kiểu dữ liệu để hoạt động như mong đợi. Ví dụ: nếu cột chứa các giá trị văn bản, việc cố gắng sử dụng điều kiện OR để lọc mà không điều chỉnh loại dữ liệu có thể gây ra lỗi. Thay vào đó, sử dụng TRONG toán tử hoặc cơ cấu lại công thức giúp đảm bảo tính tương thích.

Hơn nữa, một khía cạnh khác thường bị bỏ qua là làm thế nào bộ lọc tương tác với các loại dữ liệu trong DAX. Khi áp dụng một LỌC vào một cột văn bản, logic phải tính đến các so sánh chuỗi thay vì so sánh Boolean. Hiểu bản chất của tập dữ liệu của bạn và đảm bảo sử dụng chức năng phù hợp là rất quan trọng để xây dựng các công thức DAX được tối ưu hóa và không có lỗi trong Power BI.