Function 电力查询中的迭代计算

我有一个数据集：

Policy,     EXPIRY_DT,  TIMESTAMP, Investment
Prudential, 10/31/2019, 8/9/2019,  0
Prudential, 10/31/2019, 8/8/2019,  0
Prudential, 10/31/2019, 8/7/2019,  0
Prudential, 10/31/2019, 8/6/2019,  -20550
Prudential, 10/31/2019, 8/5/2019,  0
Prudential, 10/31/2019, 8/2/2019,  21300
Prudential, 10/31/2019, 8/1/2019,  30000
Prudential, 10/31/2019, 7/31/2019, 0
Prudential, 10/31/2019, 7/30/2019, 29250
Prudential, 10/31/2019, 7/29/2019, 0
Prudential, 10/31/2019, 7/26/2019, 33900

我的需要是：

对于特定“到期日”的特定“保单”
如果今天的“投资”+前一天的“累计投资”<0，
那么今天的“累计投资”=0，
否则今天的“累计投资”=今天的“投资”+前一天的“累计投资”

输出应该如下所示：

Policy,     EXPIRY_DT,  TIMESTAMP, Investment, Cumulative Investment
Prudential, 10/31/2019, 8/9/2019,  0,          93900
Prudential, 10/31/2019, 8/8/2019,  0,          93900
Prudential, 10/31/2019, 8/7/2019,  0,          93900
Prudential, 10/31/2019, 8/6/2019,  -20550,     93900
Prudential, 10/31/2019, 8/5/2019,  0,          114450
Prudential, 10/31/2019, 8/2/2019,  21300,      114450
Prudential, 10/31/2019, 8/1/2019,  30000,      93150
Prudential, 10/31/2019, 7/31/2019, 0,          63150
Prudential, 10/31/2019, 7/30/2019, 29250,      63150
Prudential, 10/31/2019, 7/29/2019, 0,          33900
Prudential, 10/31/2019, 7/26/2019, 33900,      33900

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我可以在Excel工作表中实现它，但是有没有办法在Powerquery内部实现它？

虽然我不知道伪代码如何产生您指定的输出，但我相信这可能会帮助您开始。就我所知，在PowerQuery中这样做是很困难的，但并非不可能有效地做到。实现这一点的最有效方法是使用以下代码创建一个计算列

Cummulative Investment = 
    var _thisPeriod = 
        CALCULATE (
            SUM ( Investments[Investment] ) ;
            ALL ( Investments ) ; 
            Investments[Policy] = EARLIER( Investments[Policy] ) ; 
            Investments[EXPIRY_DT] = EARLIER( Investments[EXPIRY_DT] ) ;
            Investments[TIMESTAMP] = EARLIER( Investments[TIMESTAMP] ) 
        )
    var _prevPeriod = 
        CALCULATE (
            SUM ( Investments[Investment] ) ;
            ALL ( Investments ) ; 
            Investments[Policy] = EARLIER( Investments[Policy] ) ; 
            Investments[EXPIRY_DT] = EARLIER( Investments[EXPIRY_DT] ) ;
            Investments[TIMESTAMP] <= EARLIER( Investments[TIMESTAMP] ) - 1 
        )

RETURN
    IF ( _thisPeriod + _prevPeriod < 0 ; 0 ; _thisPeriod + _prevPeriod )

累计投资=
变量_此期间=
算计(
金额（投资[投资]）；
所有（投资）；
投资[政策]=早期（投资[政策]）；
投资[到期日]=更早（投资[到期日]）；
投资[时间戳]=更早（投资[时间戳]）
)
变量_前期=
算计(
金额（投资[投资]）；
所有（投资）；
投资[政策]=早期（投资[政策]）；
投资[到期日]=更早（投资[到期日]）；
投资[时间戳]虽然我不知道您的伪代码将如何产生您指定的输出，但我相信这可能有助于您入门。据我所知，在PowerQuery中执行此操作很难，也不是不可能有效。完成此操作的最有效方法是使用以下代码创建计算列

Cummulative Investment = 
    var _thisPeriod = 
        CALCULATE (
            SUM ( Investments[Investment] ) ;
            ALL ( Investments ) ; 
            Investments[Policy] = EARLIER( Investments[Policy] ) ; 
            Investments[EXPIRY_DT] = EARLIER( Investments[EXPIRY_DT] ) ;
            Investments[TIMESTAMP] = EARLIER( Investments[TIMESTAMP] ) 
        )
    var _prevPeriod = 
        CALCULATE (
            SUM ( Investments[Investment] ) ;
            ALL ( Investments ) ; 
            Investments[Policy] = EARLIER( Investments[Policy] ) ; 
            Investments[EXPIRY_DT] = EARLIER( Investments[EXPIRY_DT] ) ;
            Investments[TIMESTAMP] <= EARLIER( Investments[TIMESTAMP] ) - 1 
        )

RETURN
    IF ( _thisPeriod + _prevPeriod < 0 ; 0 ; _thisPeriod + _prevPeriod )

累计投资=
变量_此期间=
算计(
金额（投资[投资]）；
所有（投资）；
投资[政策]=早期（投资[政策]）；
投资[到期日]=更早（投资[到期日]）；
投资[时间戳]=更早（投资[时间戳]）
)
变量_前期=
算计(
金额（投资[投资]）；
所有（投资）；
投资[政策]=早期（投资[政策]）；
投资[到期日]=更早（投资[到期日]）；
在Power查询中，如果您不害怕M语言，那么您可以在O（n）中高效地执行此操作。如果性能不是问题，那么在M as O（n^2）中有更简单的方法来执行此操作


这是一个很好的例子，说明了如何使用
List.Accumulate
函数来完成此操作

let
    StartingTable = <Table Source Goes Here>,
    SortAndBuffer = Table.Buffer(Table.Sort(StartingTable,{{"TIMESTAMP", Order.Ascending}})),
    TableType = Value.Type(Table.AddColumn(SortAndBuffer, "Cumulative Investment", each null, type number)),
    Cumulative = List.Skip(List.Accumulate(SortAndBuffer[Investment],{0},(cumulative,Investment) => cumulative & {List.Last(cumulative) + Investment})),
    AddCumulativeCol = Table.FromColumns(Table.ToColumns(SortAndBuffer)&{Cumulative},TableType)
in
    AddCumulativeCol

从单元素列表
{0}
开始，对于
投资
列列表中的每个值，它接受该（最初为单值）列表，并添加上一个值加上当前
投资
值的另一个值

这将生成列表

{0,33900,33900,63150,63150,93150,114450,114450,93900,93900,93900,93900}

和
列表。跳过
去掉最初的零

最后，使用
table.FromColumns
将此列表作为列添加到起始表中


在DAX中，您可以编写一个相当简单的计算列，如下所示：

Cumulative Investment =
VAR CumulativeSum =
    CALCULATE (
        SUM ( 'Table'[Investment] ),
        ALLEXCEPT ( 'Table', 'Table'[Policy], 'Table'[EXPIRY_DT] ),
        'Table'[TIMESTAMP] <= EARLIER ( 'Table'[TIMESTAMP] )
    )
RETURN MAX(CumulativeSum,0)

累计投资=
累积风险=
算计(
总额（‘表’[投资]），
ALLEXCEPT（'Table'，'Table'[策略]，'Table'[到期日]），
在Power查询中的'Table'[TIMESTAMP]中，如果您不害怕M语言，那么您可以在O（n）中高效地执行此操作。如果性能不是问题，那么在M as O（n^2）中有更简单的方法来执行此操作


这是一个很好的例子，说明了如何使用
List.Accumulate
函数来完成此操作

let
    StartingTable = <Table Source Goes Here>,
    SortAndBuffer = Table.Buffer(Table.Sort(StartingTable,{{"TIMESTAMP", Order.Ascending}})),
    TableType = Value.Type(Table.AddColumn(SortAndBuffer, "Cumulative Investment", each null, type number)),
    Cumulative = List.Skip(List.Accumulate(SortAndBuffer[Investment],{0},(cumulative,Investment) => cumulative & {List.Last(cumulative) + Investment})),
    AddCumulativeCol = Table.FromColumns(Table.ToColumns(SortAndBuffer)&{Cumulative},TableType)
in
    AddCumulativeCol

从单元素列表
{0}
开始，对于
投资
列列表中的每个值，它接受该（最初为单值）列表，并添加上一个值加上当前
投资
值的另一个值

这将生成列表

{0,33900,33900,63150,63150,93150,114450,114450,93900,93900,93900,93900}

和
列表。跳过
去掉最初的零

最后，使用
table.FromColumns
将此列表作为列添加到起始表中


在DAX中，您可以编写一个相当简单的计算列，如下所示：

Cumulative Investment =
VAR CumulativeSum =
    CALCULATE (
        SUM ( 'Table'[Investment] ),
        ALLEXCEPT ( 'Table', 'Table'[Policy], 'Table'[EXPIRY_DT] ),
        'Table'[TIMESTAMP] <= EARLIER ( 'Table'[TIMESTAMP] )
    )
RETURN MAX(CumulativeSum,0)

累计投资=
累积风险=
算计(
总额（‘表’[投资]），
ALLEXCEPT（'Table'，'Table'[策略]，'Table'[到期日]），
“表”[时间戳]您好。问题。您打算如何显示此结果？因为如果您只想将此输出用于表可视化，您可以构建一个年初至今的度量值，以防累计投资每年发生变化。而在Power Query M语言中这是可能的。DAX和M都可以处理累计总和。您好。问题。您打算如何显示此结果？beca如果您只想将该输出用于表可视化，则可以使用。如果累计投资每年发生变化，则可以构建一个年初至今的度量。而在Power Query M语言中，这是可能的。DAX和M都可以处理累计总和。