【自记】Power BI 中 ALL、ALLSELECTED、ALLEXCEPT、ALLNOBLANKROW 的区别说明

        在 DAX 中，ALL、ALLSELECTED、ALLEXCEPT、ALLNOBLANKROW 均为筛选上下文控制函数，用于修改或清除筛选条件，但它们的作用范围、保留 / 清除的筛选类型及处理空白值的逻辑有显著差异。以下通过统一场景 + 示例对比说明：

统一场景

假设有两个表：

• 商品表（维度表）：含 [商品ID]（101、102、103）、[类别]（电子、服装、电子），无空白值。
• 销售表（事实表）：含 [商品ID]（101、102、102、103、999、BLANK）、[销售额]（100、200、200、300、400、50）。
  • 其中 999 是商品表中不存在的 “孤儿 ID”，BLANK 是空白值。

当前报表筛选：页面切片器选择了 [类别] = "电子"（即商品 101、103）。

四个函数的核心区别与示例

函数	核心功能	保留的筛选	空白 / 孤儿值处理	示例（计算总销售额）	结果（基于场景）
ALL	清除指定表 / 列的所有筛选，返回完整数据集	不保留任何筛选（包括报表层面的筛选）	保留空白值和孤儿记录（如 999、BLANK）	dax ALL总销售额 = CALCULATE(SUM('销售表'[销售额]), ALL('商品表'))	100+200+200+300+400+50=1250
ALLSELECTED	保留报表层面的用户筛选（如切片器、筛选器），清除内部行 / 列筛选	保留外部用户筛选（如本场景的 [类别] = "电子"），清除内部筛选	保留空白值和孤儿记录	dax ALLSELECTED总销售额 = CALCULATE(SUM('销售表'[销售额]), ALLSELECTED('商品表'))	100（101）+300（103）=400
ALLEXCEPT	仅保留指定列的筛选，清除其他所有列的筛选	保留指定列的筛选（如指定 [类别]，则保留 [类别] = "电子"），清除其他列筛选	保留空白值和孤儿记录	dax ALLEXCEPT总销售额 = CALCULATE(SUM('销售表'[销售额]), ALLEXCEPT('商品表', '商品表'[类别]))	100（101）+300（103）=400
ALLNOBLANKROW	清除指定表 / 列的所有筛选，排除空白行和孤儿记录（仅保留维度表中的有效值）	不保留任何筛选（同 ALL）	排除空白值和孤儿记录（999、BLANK）	dax ALLNOBLANKROW总销售额 = CALCULATE(SUM('销售表'[销售额]), ALLNOBLANKROW('商品表'))	100+200+200+300=800

关键差异详解

1. ALL：完全清除筛选，保留所有值（包括无效数据）

• 核心逻辑：无视任何筛选条件（无论是报表层面的用户筛选，还是模型内部的行筛选），返回指定表 / 列的全部数据。
• 示例解析：场景中 ALL('商品表') 会清除 “类别 = 电子” 的筛选，同时包含销售表中所有记录（包括 101、102、103、999、空白），因此总销售额为 1250。
• 典型场景：计算 “占总体的比例”（如某商品销售额占所有商品总销售额的比例）。

2. ALLSELECTED：保留用户筛选，清除内部筛选

• 核心逻辑：仅保留 “用户在报表上手动选择的筛选”（如切片器、筛选器面板的选择），但清除计算内部的行 / 列筛选（如表格中的行级筛选）。
• 示例解析：场景中用户筛选了 “类别 = 电子”，ALLSELECTED 会保留这个筛选，因此只计算 101、103 的销售额（400）。若在表格中单独筛选 101，ALLSELECTED 仍返回 400（保留用户的 “电子” 筛选）。
• 典型场景：计算 “在当前选择范围内的总计”（如表格中每行占当前筛选总销售额的比例）。

3. ALLEXCEPT：仅保留指定列的筛选，清除其他

• 核心逻辑：明确指定需要保留的列的筛选，其他所有列的筛选全部清除（包括报表层面的筛选）。
• 示例解析：ALLEXCEPT('商品表', '商品表'[类别]) 表示 “只保留 [类别] 列的筛选（即‘电子’），清除 [商品ID] 等其他列的筛选”，因此结果与 ALLSELECTED 相同（400）。若指定保留 [商品ID]，则会保留对 [商品ID] 的筛选，清除 [类别] 筛选。
• 典型场景：需要固定某一维度的筛选（如固定 “区域”），同时允许其他维度自由筛选。

4. ALLNOBLANKROW：清除筛选，排除无效数据

• 核心逻辑：与 ALL 类似（清除所有筛选），但会自动排除维度表中不存在的孤儿记录和空白值，只保留维度表中的有效数据。
• 示例解析：ALLNOBLANKROW('商品表') 清除所有筛选后，仅保留商品表中存在的 101、102、103 的销售额（排除 999 和空白），因此总销售额为 800。
• 典型场景：计算 “基于有效维度的总基准值”（如排除无效 ID 和空白后的总销售额）。

对比总结

函数	筛选处理核心差异	数据范围差异	一句话记忆点
ALL	清除所有筛选	包含所有值（有效 + 无效）	“全部都要，不管筛选和有效性”
ALLSELECTED	保留用户筛选，清除内部筛选	包含筛选范围内的所有值	“尊重用户选择，不管内部细节”
ALLEXCEPT	仅保留指定列的筛选，清除其他	包含指定列筛选范围内的所有值	“指定列留下，其他都清除”
ALLNOBLANKROW	清除所有筛选	仅包含维度表中的有效值	“全部都要，但只保留有效数据（排除无效和空白）”

通过这个场景可以清晰看出：选择函数的核心是明确 “需要保留哪些筛选” 和 “需要包含哪些数据（是否排除无效值）”。