在Excel 中我们知道条件求和有几个函数，如SUMIF、SUMIFS、SUMPRODUCT等，虽然在Power BI Desktop 中，通过分组或者筛选，可以做到根据分组或者筛选的条件求和，但是在某些场景下，我们还需要创建一些具有条件求和的度量值，本文就针对条件求和，介绍如何利用DAX函数创建条件求和的度量值。
1、数据准备
我们先准备一组销售数据，如下图所示：
将数据导入到Power BI Desktop 中，结果如下图所示：
对于条件求和，我们分解为三个部分讲解：
· 单条件求和
· 多条件求和
· 关联表条件求和
2、单条件求和度量值
我们假设要计算PID值为2的销售额，操作方法如下。
方法一：CALCULATE法
创建一个“单条件CAL”度量值：
单条件CAL = CALCULATE(SUM('ResellerSales_USD'[SalesAmount_USD]),'ResellerSales_USD'[PID]=2)
结果如下图所示：
方法二：SUMX法
创建一个“单条件CAL”度量值：
单条件SUMX = SUMX(FILTER('ResellerSales_USD','ResellerSales_USD'[PID]=2),'ResellerSales_USD'[SalesAmount_USD])
结果如下图所示：
为了对比这两种方法的结果和准确性，我们在报表页上创建一个【多行卡】对象，并将这两个度量值拖拽到这个可视化对象中，效果如下图所示：
从上图我们可以看到，这两种方法计算出来的结果是一致的，但是是否和真实值是一致的呢？我们再通过Excel 进行筛选求和，如下图所示：
从上图的结果，和度量值计算出来的结果，我们对比后发现，这三个值是一致的，也就是说，使用这两种方法就算出来的结果，是准确的。
3、多条件求和度量值
在单条件的基础上，我们在日常分析中，还可能遇到多条件，所谓多条件，就是两个或者两个以上条件，在Excel 中，我们可以使用SUMIFS函数，将若干个条件放一起，作为求和的依据，那么在DAX中如何实现呢？借助刚才单条件求和的方法，这里也为大家介绍两种多条件的DAX度量值写法，以PID为2，日期大于等于2018年5月3日我条件说明一下。
方法一：CALCULATE法
创建一个“多条件CAL”度量值：
多条件CAL = CALCULATE(SUM('ResellerSales_USD'[SalesAmount_USD]),'ResellerSales_USD'[PID]=2,'ResellerSales_USD'[DATE]>=DATE(2018,5,3))
结果如下图所示：
方法二：SUMX法
创建一个“多条件SUMX”度量值：
多条件SUMX = SUMX(FILTER('ResellerSales_USD',AND('ResellerSales_USD'[PID]=2,'ResellerSales_USD'[DATE]>=DATE(2018,5,3))),'ResellerSales_USD'[SalesAmount_USD])
结果如下图所示：
为了验证结果，我们同样将这两个度量值拖拽到刚才创建的多行卡中，对比结果如下图所示：
同上图对比来看，这两个多条件求和的度量值计算的结果是一致的，我们再通过对Excel 源数据进行筛选求和对比，如下图所示：
通过筛选求和对比，和我们使用度量值计算出来的结果也是一致的。
这里要说明的是，在CALCULATE方法中，条件是使用半角逗号间隔，而使用SUMX方法，则使用AND作为条件合并，此外，需要注意的是，AND函数仅仅对于两个条件有效，当超过两个条件时，我们需要使用&&来作为条件的间隔，两个条件的时候同样可以使用这个方法，如多条件求和的SUMX方法我们还可以换成：
多条件SUMX_1 = SUMX(FILTER('ResellerSales_USD','ResellerSales_USD'[PID]=2&&'ResellerSales_USD'[DATE]>=DATE(2018,5,3)),'ResellerSales_USD'[SalesAmount_USD])
结算结果对比效果图如下图所示：
4、跨表条件求和度量值
在以上的分享中，我们介绍了在同一个表的单条件求和和多条件求和的度量值写法，而在Power BI Desktop 中，我们还有一种场景，就是跨表条件求和。
Power BI Desktop 作为全民BI 软件之一，有一个很大的特点就是，数据库思维，原来我们在Excel 中，可能会将所有的数据信息都存放到一个表中，然后通过筛选或者是简单的函数求和，但是在Power BI Desktop 中，我们的思路就不是要做大表，而是拆表成细分表，比如说刚才我们导入的销售表中，其中的PID字段就是品类的字段，它只是品类的代码而已，如果我们要换成品类的名称，就需要借助一个码表，即品类ID对应的品类名称的对照表，如下图所示：
我们将这个码表导入到Power BI Desktop 中，并查看与原先导入销售表的关联关系，默认是自动设置的，如果没有设置，那我们只需要手动拖动相应的字段放到另一个表的字段中就可以，效果如下图所示：
切换到【数据】选项中，我们可以看到PID=2就是品类为Bikes的品类，如下图所示：
换言之，如果我们要求PID=2，也就是说要求品类名称为Bikes的销售额，为了求这个，我们先在原来的销售明细表中创建一个销售额的度量值：
销售额 = SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
效果如下图所示：
先看看根据之前我们使用的SUMX方法，如何调整度量值，我们先创建一个跨表SUMX 的度量值：
跨表SUMX = SUMX(FILTER('ProductCategory','ProductCategory'[ProductCategoryName]='bikes'),'ResellerSales_USD'[销售额])
效果如下图所示：
需要注意的是，使用这种方法操作，SUMX的第二个参数不能直接引用数据表中的SalesAmount_USD列，否则得到的结果是错误的，有兴趣的朋友可以自己试一下，在这里就不再赘述了。
我们将这个跨表的度量值拖拽到多行卡中，和之前使用SUMX单表计算的结果对比，结果如下图所示：
通过上图的对比结果，我们发现这两个度量值的结果是一致的，也就是说通过关联表的方法，也可以使用跨表条件求和。
我们再试试使用CALCULATE的方法，看看如何做到跨表条件求和。创建一个“跨表CAL”的度量值：
跨表CAL = CALCULATE('ResellerSales_USD'[销售额],'ProductCategory'[ProductCategoryName]='bikes')
将度量值拖拽到多行卡中，对比效果如下图所示：
我们通过两种方法，介绍了三个场景下的条件求和方法，包括单条件、多条件以及跨表求和，通过以上的介绍，大家是否觉得这个和Excel 的SUMIFS函数有点类似呢。
