Table.Group 按时期累计计算唯一值

本期案例是根据不同id进行汇总统计：组内，相同日期的为一组，统计“from”、“to”中的非重复个数；连续日期的，统计累计数。前后转换效果如下：

解题套路

1.Table.Group

解题思路：根据id和date进行分组，这样获得的子表对于首个分组才有作用。

比如A，第一个分组非重复个数是3，第二组也是3，因第一组和第二组没有重复数，结果是对的。但是换成B，就错了，单独统计的结果与实际结果差了1个。所以，这里分组需要引用其他数据进行转换。

这里通过Table.SelectRows筛选id相同，并且日期小于当前分组日期的数据，然后对后两列进行深化合并去重，最后统计个数。

Table.Group(源,{"id","date"},{"cum_sum",each List.Count(List.Distinct(List.Combine(List.Skip(Table.ToColumns(Table.SelectRows(源,(x)=>x[id]=[id]{0} and x[date]<=[date]{0})),2))))})

这种写法，换成通过添加列的方式也是一样的，多去重和删除列的步骤：

Table.RemoveColumns(Table.AddColumn(Table.Distinct(源,{"id","date"}),"cum_sum",each List.Count(List.Distinct(List.Combine(List.Skip(Table.ToColumns(Table.SelectRows(源,(x)=>x[id]=[id] and x[date]<=[date])),2))))),{"from","to"})

这里也可以最后再去重，不影响最终的结果。

2.List.Accumulate

解题思路：ACC的操作会复杂点，涉及到不同的id，不同的date，其实可以结合分组函数进行转换，可以减少一个判断。

这里函数的第二参数包含五项的列表，第一项用于存放最后的结果，第二项用于存放相同id的结果，第三项是id，第四项是date，最后一项用于存放源数据中最后两列的数据。

当id相同时，在日期相同的情况下，只直接对后两项进行连接；日期不同的时候，将日期与第五项去重个数存放在第二项中。

当id不同时，将第二项数据转移到第一项中，同时，更新第三、四、五项数据。

Table.FromRows(List.Skip(List.Accumulate(Table.ToRows(源)&{{"T",0,"",""}},{{},{},"","",{}},(x,y)=>if x{2}=y{0} then if x{3}=y{1} then {x{0},x{1},x{2},x{3},x{4}&List.LastN(y,2)} else {x{0},x{1}&{List.FirstN(y,2)&{List.Count(List.Distinct(x{4}))}},x{2},y{1},x{4}&List.LastN(y,2)} else {x{0}&x{1}&{{x{2},x{3},List.Count(List.Distinct(x{4}))}},{},y{0},y{1},List.LastN(y,2)}){0}),{"id","date","cum_sum"})

以上是本期内容。