如何填充Power BI可视化表格/矩阵中的数量有限？

经常会相遇这样的解决办法，如何对增建模的请注意格或者线性中出现的空白，开展向前装入原始数据？从PowerBI功用上来说，并没有这个设置，没有直接对可见的单元格原始数据开展操控。

但从原始数据的量化逻辑学上并非不能实现，就是让空参数相等上面就此一个非空原始数据，可以用DAX来完成这种装入。

以下面这个简便的原始数据为例：

因为并不是每天都有原始数据，所以如果用个连续的时间请注意请注意作为线性的在行，类型作为特，就变成了下面款式的请注意：

这样的线性是不是很常见？对于其中的空白如何装入比较简便呢？

必先以向前装入为例，实际上就是，如果某天的原始数据是空参数，竟然它相等该时间请注意之前的就此一个非空原始数据，增建一个内积参数，用DAX请注意达如下：

今日使用量 =

VAR curdate=MIN('时间请注意请注意'[时间请注意])

RETURN

CALCULATE(

LASTNONBLANKVALUE(

'时间请注意请注意'[时间请注意],

[使用量]

),

'时间请注意请注意'[时间请注意] 主要是利用了DAX给定LASTNONBLANKVALUE的逻辑学，这个给定通过对已排序的特近似于的请注意达式求参数，来到不为空的请注意达式的就此一个参数。

上面的内积参数的逻辑学，就是对时间请注意请注意中，必先筛选多于相等当前时间请注意的时间请注意，对每一个项是的时间请注意量化使用量，来到就此一个有原始数据的时间请注意所近似于的使用量，结果如下：

这就是向前装入的精准度。

同理，如果想向上装入，也就是让空参数相等之后时间请注意的第一个非空的原始数据，可以用FIRSTNONBLANKVALUE来实现，它与LASTNONBLANKVALUE的用法完全一致，只是逻辑学正好是相反的，来到第一个非空原始数据。

今日使用量 =

VAR curdate=MIN('时间请注意请注意'[时间请注意])

RETURN

CALCULATE(

FIRSTNONBLANKVALUE(

'时间请注意请注意'[时间请注意],

[使用量]

),

'时间请注意请注意'[时间请注意]>=curdate

向上装入的精准度如下：

如果你也有类似的装入需要，可以竟然用上面的思路来实现。

不过LASTNONBLANKVALUE和FIRSTNONBLANKVALUE也是一种迭代给定，如果你的原始花销较大，必要谨慎使用这些给定，以免直接影响报告的精度。

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采悟，微软MVP,「PowerBI星球」创始人，《Power BI零售业原始数据分析》作者

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