ALLSELECTED函数

ALLSELECTED函数，被微软划分为“筛选”类函数，隶属于“表函数”。其用途，常常是用来计算或者显示明面上的筛选影响，而忽略其行上下文的影响。

如果说，CALCULATE函数是DAX中最灵活的函数，那么ALLSELECTED函数就是DAX中最复杂，也是最难的函数。作为ALL函数系列家族中的一员，它并不像其他ALL系列函数那样，可以称得上是个性鲜明。

举个例子：

如果说其他ALL系列函数，都有自己的底线，无论面对什么样的筛选都会有一丝坚持的话，那么ALLSELECTED函数就是最容易发生变化的那一个。

其主要用途，也是常见用途有三种：

1、用来计算相对排名；
2、用来计算相对占比；
3、用来保证没有模型关系的维度筛选生效。

语法

DAX=
ALLSELECTED([<表> | <列>[, <列>[, <列>[,…]]]] )

参数

表：（可选项）不能是表达式，现有表的名称。
列：（可选项可重复）不能是表达式，现有列的名称。
注意：要么是表，要么是列；如果是多列，必须在同一表中。返回结果
不带任何列或行上下文的上下文。

这里说一下，行上下文，我们可以理解为原始数据中，一行接着一行的排序，这个叫行上下文，也就是藏在内部的筛选关系，这里称之为隐性筛选。切片器这种，通过一些摆在明面的控制器，来影响计算，筛选的条件，这里称之为显性筛选，即肉眼可见的控制。

例子

模拟数据：

这是白茶随机模拟的一份数据，很简单。

例子1，计算相对排名：

代码1：

ALLSELECTED例子1 =
RANKX ( ALLSELECTED ( '例子' ), CALCULATE ( SUM ( '例子'[数据] ) ) )

代码2：

ALL例子1 =
RANKX ( ALL ( '例子' ), CALCULATE ( SUM ( '例子'[数据] ) ) )

结果：

可以看得出来，无论切片器怎么调整筛选，ALL函数始终遵循隐性筛选控制，排名不变化；而ALLSELECTED函数遵循显性筛选控制，筛选变化，排序的值也跟着变化。

例子2，计算相对占比：

代码1：

ALLSELECTED例子2 =
SUM ( '例子'[数据] ) / CALCULATE ( SUM ( '例子'[数据] ), ALLSELECTED ( '例子' ) )

代码2：

ALL例子2 =
SUM ( '例子'[数据] ) / CALCULATE ( SUM ( '例子'[数据] ), ALL ( '例子' ) )

结果：

依然遵循隐性筛选和显性筛选的原则。无论切片怎么动，ALL函数遵循行上下文的隐性筛选，不受切片器联动。ALLSELECTED函数遵循显性控制，忽略行上下文，占比始终发生变化。

例子3，没有关系维度筛选生效：

维度表 =
DATESBETWEEN ( '例子'[坐标轴], DATE ( 2020, 1, 4 ), DATE ( 2020, 1, 8 ) )

随机生成一个维度表，二者不建立关系。

代码1：

ALLSELECTED例子3 =
CALCULATE (
    SUM ( '例子'[数据] ),
    FILTER ( '例子', '例子'[坐标轴] IN ALLSELECTED ( '维度表'[坐标轴] ) )
)

代码2：

ALLSELECTED例子4 =
CALCULATE (
    SUM ( '例子'[数据] ),
    FILTER ( '例子', '例子'[坐标轴] = ALLSELECTED ( '维度表'[坐标轴] ) )
)

结果：

可以看得出来，当我们新建立一个维度，又不想影响其他筛选的情况下，使用ALLSELECTED函数不失为一种选择，尤其是对于TREATAS函数不了解的情况下。

到这里，关于ALLSELECTED函数的常用例子基本上就介绍完毕了。

可能小伙伴们在其他地方看到了很多关于ALLSELECTED函数影子筛选这一部分的介绍，以及白茶在文初提到的复杂性问题，实际上对于我们日常生活的使用影响并不大。如果不是深度研究DAX的内部运行原理，以及开发者，后续的东西掌握多了，反而会影响我们对此的使用。

当然，如果以后有时间了，或者实际案例用到这了，白茶会说说后续的事情的。

小伙伴们❤GET了么？

白茶会不定期的分享一些函数卡片

（文件在知识星球[PowerBI丨需求圈]）

这里是白茶，一个PowerBI的初学者。