powerbi矩阵按层级排序

2024-10-25

数据可视化之powerBI基础（十七）掌握PowerBI按列排序,再也不用担心顺序错乱了

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64421933 经常有朋友问,当把文本字段放到坐标轴或者切片器上,显示的顺序都乱了,完全不是自己想要的,就像下面这些, ↑月份坐标轴 ↑星期切片器 ↑奖牌切片器以上这些都是文本类的数据,文本数据默认是按照字母来排序的,但是这样的排序明显与我们的初衷不符,在图表的排序或者切片器的设置中,又没有办法直接调整过来,那怎么办呢? 还好PowerBI中有这个功能,可以轻松排序,它就是:按列排序. 以调整中文的月份字段为例,来看看这个功能是怎么使

DAX/PowerBI系列 - 父子层级（Parent-Child Hierarchy）

DAX/PowerBI系列 - 父子层级(Parent-Child Hierarchy)参考文章见最后难度: ◆◆◇◇◇(2星) 应用场景: 其实很多时候对数据汇总都会有层级关系的问题,不过说的不是产品分类--子分类这样的场景,而说的是父和子都是存到同一个表中(通过一个父节点的字段指定parent),而且父节点和子节点也可能会有Fact数据. 以下是几个应用场景: 销售 - 组织架构层级销售员A卖产品,ta的下线a1,a2,a3也销售产品,如何统计ta和ta的下线一个卖了多少产品. 成本 -

基于胜率矩阵的PageRank排序

在做博弈模型评估的时候,遇到一个问题是如何评价多个模型的优劣.例如我有训练好的三个围棋模型A,B,C,两两之间对打之后有一个胜负关系,如何对这三个模型进行排序呢?通常对于人类选手这种水平有波动的情形,棋类比赛通常计算选手Elo得分按分值排序,足球篮球等通过联赛积分或胜场进行排序,但对于固定不变的AI模型,我认为用类似PageRank的方式计算更方便也更加准确. 这篇文章先从问题来源讲起,再讲解PageRank算法的思想,最后编程实现排序方法并指出一些需要注意的地方. 目录一.问题来源

Leetcode 1329. 将矩阵按对角线排序题解

首先遍历对角线元素,顺序为: 先从第一列的最后一行到第一行然后从第一行的第一列到最后一列遍历的同时记录坐标和数值,对数值进行排序,然后坐标顺序放回. class Solution: def diagonalSort(self, mat: List[List[int]]) -> List[List[int]]: # 从第一列的最后一行到第一行 for j in range(len(mat[0])-1, -1, -1): cords = [] # 记录坐标顺序 nums = [] # 记录数值

Oracle树结构查询按层级排序

SQL代码: SELECT t.* FROM pt_org_info t START CONNECT BY t.par_id = PRIOR t.id ORDER SIBLINGS BY t.id; 效果图:

Young氏矩阵

一个 m x n 的Young氏矩阵是指,每一行数据都是从左到右排好序,每一列的数据也都是从上到下排好序.其中也可能存在一些INF的数据,表示不存在的元素,一个mxn的Young氏矩阵最多用来存放 r <= mn个元素. 详细见<算导>P.83 Young氏矩阵类似于堆的结构,主要实现的API包括以下: 1. void insert(int x) 功能:将一个元素x插入到矩阵中,复杂度O(m+n) 算法过程: 1) 判断矩阵是否为Full 2) 如果不为Full,插入元素到矩阵的右下角(

oracle中的层级递归查询操作

oracle中的层级操作非常方便,在使用之后爱不释手,以前要实现该种数据查询操作,需要非常复杂的实现过程.在oracle中通过connect by可以实现前面的目的,通常情况下层级查询基本都能实现递归查询目的.下面是connect by的使用语法: select [level], column, expr... from table [where condition] start with condition connect by [prior nodeCode1 = nodeCode2 | n

numpy教程：排序、搜索和计数

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51822775 numpy排序.搜索和计数函数和方法.(重新整合过的) ],, , ], [, , ]] array = numpy.array(list1) array.sort() print(array) [[1 2 3] [3 4 5]] sort内建函数是就地排序,会改变原有数组,不同于python中自带的sorted函数和numpy.sort通用函数,参数也不一样. sort内建函数返回

用tensorflow学习贝叶斯个性化排序(BPR)

在贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结中,我们对贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)的原理做了讨论,本文我们将从实践的角度来使用BPR做一个简单的推荐.由于现有主流开源类库都没有BPR,同时它又比较简单,因此用tensorflow自己实现一个简单的BPR的算法,下面我们开始吧. 1. BPR算法回顾 BPR算法是基于矩阵分解的排序算法,它的算法训练集是一个个的三元组$<u,i,j>$,表示对用户u来说,商品i的优先级要高于商品j.训练成

java List递归排序，传统方式和java8 Stream优化递归，无序的列表按照父级关系进行排序（两种排序类型）

当有一个List列表是无序的,List中的数据有parentid进行关联,通过java排序成两种排序类型: 所用的测试列表最顶级无parentid,若为特殊值,修改下判断方法即可. 第一种排序:按照树结构进行排序排序前:122,13,121,1,131,12,132...无序的[TestSort [id=122, name=三级b, parentid=12], TestSort [id=13, name=二级b, parentid=1], TestSort [id=121, name=三级a,

【分块】【链表】bzoj2738 矩阵乘法

http://www.cnblogs.com/jianglangcaijin/p/3460012.html 首先将矩阵的数字排序.设置size,每次将size个数字插入.插入时,我们用h[i][j]记录该位置的数字是否已经插入:用sum[i][j]表示子矩阵(1,1)到(i,j)已经插入的数字个数总和.每次插入后,暴力扫一次询问,若查询子矩阵的数字个数大于等于K则答案就在此次插入的数字中①:然后将该询问从链表中删除. ①怎样知道是插入的哪个数字呢?暴力O(sqrt(n))地扫描当前这段区间,依次

科学计算库Numpy——排序

矩阵按维度排序使用np.sort()进行排序. 排序索引值使用np.argsort()排序,返回排序后的索引值. 备注:array1[1,2]=1.2,array1[1,0]=5.6,array1[1,1]=7.8 在数组中查找数第一步:使用np.linspace(start,stop,num)生成一个数组,该数组是第一个元素是start,最后一个元素是stop,元素个数是num的等差数列. 第二步:生成一个数组,该数组中的元素是要查找的数. 第三步:使用np.searchsorted(a

Matlab矩阵基础

一.创建矩阵 1.通过直接赋值创建矩阵将矩阵元素置于[]中.同行元素之间用空格或"."分开.行与行之间用":"隔开. >> a=[1,2,3;4,5,6;,7,8,9] a = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2.通过特殊的函数进行创建函数名称函数功能 ones(n) 构建一个n*n的1矩阵 ones(m,n-p) 构建一个m*n*-*p的1矩阵 ones(size(A)) 构建一个和矩阵A相同大小的1矩阵 zeros(n) 构建一个n*n的0

Pandas的基础操作（一）——矩阵表的创建及其属性

Pandas的基础操作(一)——矩阵表的创建及其属性 (注:记得在文件开头导入import numpy as np以及import pandas as pd) import pandas as pd import numpy as np #创建一个Pandas序列 s = pd.Series([1, 3, 6, np.nan, 44, 1]) # print(s) # 0 1.0 # 1 3.0 # 2 6.0 # 3 NaN # 4 44.0 # 5 1.0 # dtype: float64

jqGrid TreeGrid 加载数据排序扩展

发现 jqGrid TreeGrid 加载的数据必须要排序给了两种平滑数据模式尽然不内部递归所以改了下源码加了个数据二次过滤器扩展数据本该是这样的结果没排序成这样了 (而且还得是从根节点到子节点整体排序) 1. loadFilters: 数据过滤器扩展 (顺带把ParentId为非字符串类型导致初始化后没闭合bug解决了) $.extend($.jgrid.defaults, { loadFilter: function (d) { function compare(name, min

(PMP)第11章-----项目风险管理

11.1 规划风险管理输入工具与技术输出 1.项目章程 2.项目管理计划 (所有组件) 3.项目文件 (相关方登记册) 4.事业环境因素 5.组织过程资产 1.专家判断 2.数据分析 (相关方分析) 3.会议 1.风险管理计划风险管理计划 1.风险管理战略 2.方法论 3.角色与职责 4.资金 5.时间安排 6.风险类别(风险分解结构)有助于单个项目风险的全部可能来源,对识别风险或归类已识别风险特别有用. 7.相关方风险偏好 8.风险概率和影响定义 9.概率和影响矩阵 10.报告 11.

D3、EChart、HighChart绘图demol

1.echarts: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>ECharts</title>  <script src="http://echarts.baidu.com/dist/echarts.js"></scr

软件项目技术点(1)——d3.interpolateZoom-在两个点之间平滑地缩放平移

AxeSlide软件项目梳理 canvas绘图系列知识点整理软件参考d3的知识点我们在软件中主要用到d3.js的核心函数d3.interpolateZoom - 在两个点之间平滑地缩放平移.请查看示例,效果如下平滑的缩放平移. 实现该效果使用d3的js代码 var width = 960, height = 500, radius = 10; var p0 = [250, 200, 60], p1 = [560, 300, 120]; var svg = d3.select("body&

D3js-API介绍【中】

JavaScript可视化图表库D3.js API中文參考,d3.jsapi D3 库所提供的全部 API 都在 d3 命名空间下.d3 库使用语义版本号命名法(semantic versioning). 你能够用 d3.version 查看当前的版本号信息. d3 (核心部分) 选择集 d3.select - 从当前文档中选择一系列元素. d3.selectAll - 从当前文档中选择多项元素. selection.attr - 设置或获取指定属性. selection.classed - 加

pandas相关操作

import pandas as pd import numpy as np ''' 一.创建df 1.定义df :传递字典 1.1每一列的名称作为键每个键都有一个数组作为值[key:数组] 1.2 嵌套字典生成df 一级元素的key作为列名二级元素的key作为行名 1.3选择需要的创建df pd.DataFrame(dict,columns=['key1','key2']) 1.4指定df的标签(index)pd.DataFrame(dict,columns=['key1','key2']

PCA降纬一步一步

import numpy as np 第一步:原始值 X1 0.9 2.4 1.2 0.5 0.3 1.8 0.5 0.3 2.5 1.3 X2 1 2.6 1.7 0.7 0.7 1.4 0.6 0.6 2.6 1.1 第二步:计算平均值 =1.17,np.mean(x1)=1.1700000000000002 =1.3, np.mean(x2)=1.3 第三步:X1 - ,X2 - ,得到如下表格 X11 0.9-=-0.27 2.4-=1.23 1.2-=0.03 0.5-=-0.67

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