【自记】Power BI 中 DISTINCT 和 ALLNOBLANKROW 的区别说明

        在 DAX 中，DISTINCT 和 ALLNOBLANKROW 都是用于处理表或列中数据的函数，主要用于返回去重结果或清除筛选，但二者的功能、适用场景和行为有显著差异。以下从功能定义、语法、使用场景和核心区别四个方面详细说明：

一、DISTINCT 函数：返回去重后的列或表

1. 功能定义

  DISTINCT 用于返回一列或一个表中不重复的值（去重），会保留原始数据中的空白值（Blank），但去除完全重复的行或值。

2. 语法

• 针对单列：DISTINCT(<列>)
  返回该列中所有不重复的值（包含空白值），结果是一个单列表。
• 针对表：DISTINCT(<表>)
  返回该表中所有不重复的行（即去除完全相同的行），结果保留原表结构。

3. 示例

假设有 '销售表' 包含 [商品ID] 列，值为 {1, 2, 2, 3, BLANK, 3, BLANK}：

• DISTINCT('销售表'[商品ID]) 返回 {1, 2, 3, BLANK}（去重后保留空白值）。

若 '销售表' 有两行完全相同的记录（如两行的 [商品ID] 和 [销售日期] 均相同）：

• DISTINCT('销售表') 会去除其中一行，只保留唯一的行。

4. 适用场景

• 统计某列的不重复值数量（配合 COUNTROWS）：
  商品种类数 = COUNTROWS(DISTINCT('销售表'[商品ID]))
• 生成去重后的子表，用于筛选或关联分析。

二、ALLNOBLANKROW 函数：清除筛选并去除空白行

1. 功能定义

  ALLNOBLANKROW 是 ALL 函数的变体，用于清除指定表或列上的所有筛选上下文，同时自动去除结果中的空白行（Blank Row）。
它的核心作用是返回 “基础数据集中所有非空白的完整值集”，不受当前筛选器影响。

2. 语法

• 针对整个表：ALLNOBLANKROW(<表>)
  返回该表中所有非空白的行（去除空白行），且忽略所有对该表的筛选。
• 针对表中的列：ALLNOBLANKROW(<表>[列])
  返回该列中所有非空白的不重复值，且忽略所有对该列的筛选。

3. 示例

假设有 '商品表' 包含 [商品ID] 列，值为 {1, 2, 3, BLANK}，且当前筛选器只显示 [商品ID] = 1：

• ALLNOBLANKROW('商品表'[商品ID]) 返回 {1, 2, 3}（清除筛选，且去除空白值）。
• 若用 ALL('商品表'[商品ID]) 则返回 {1, 2, 3, BLANK}（保留空白值）。

4. 适用场景

• 计算 “占比” 时排除空白值影响：
  例如计算某商品销售额占所有非空白商品总销售额的比例：

  dax

  商品销售占比 = DIVIDE(SUM('销售表'[销售额]),CALCULATE(SUM('销售表'[销售额]), ALLNOBLANKROW('商品表'[商品ID]))
  )
  

• 清除筛选时需要自动排除空白行（避免空白值干扰计算）。

三、DISTINCT 与 ALLNOBLANKROW 的核心区别

四、对比示例：更直观的区别

假设场景：'商品表' 有 [商品ID] = {1, 2, 3, BLANK}，当前筛选器只选择了 [商品ID] = 1 和 2。

1. DISTINCT('商品表'[商品ID])

   • 结果：{1, 2}（受当前筛选影响，返回筛选后的去重值，此处无空白值）。
   • 逻辑：只对筛选后的结果去重。

2. ALLNOBLANKROW('商品表'[商品ID])

   • 结果：{1, 2, 3}（忽略当前筛选，返回基础数据中所有非空白值）。
   • 逻辑：清除筛选，且排除空白值。

3. 若当前筛选包含空白值（如筛选后 [商品ID] = 1, BLANK）：

   • DISTINCT('商品表'[商品ID]) 返回 {1, BLANK}（保留空白值）。
   • ALLNOBLANKROW('商品表'[商品ID]) 仍返回 {1, 2, 3}（始终排除空白值）。

总结

• DISTINCT 是 “在当前筛选范围内去重，保留空白”，用于获取可见数据中的唯一值。
• ALLNOBLANKROW 是 “忽略所有筛选，返回基础数据中的非空白完整值集”，用于计算不受筛选影响的基准值（如总占比）。
• 记住：DISTINCT 受筛选影响且保留空白，ALLNOBLANKROW 不受筛选影响且去除空白，这是二者最核心的区别。