函数周期表丨信息丨值丨ISONORAFTER

ISONORAFTER函数

ISONORAFTER函数隶属于“信息”类函数。这个函数的出场率并不是特别高，其效果类似于Start At的行为，属于冷门函数之一。

用途：可以用来划定范围。

语法

DAX=
ISONORAFTER(<值1>, <值2>[, 排序 [, <值1>, <值2>[, 排序]]…)

参数

值1：（可重复）与第二参数进行对比的表达式；

值2：（可重复）与第一参数进行对比的表达式；

排序：（可选项可重复）用来排序使用，DESC表示降序，ASC表示升序。

返回结果

TRUE或者FALSE

例子

输入如下代码作为模拟数据：

日期表 =
GENERATE (
    CALENDAR ( DATE ( 2018, 1, 1 ), DATE ( 2020, 12, 31 ) ),
    VAR DA = [Date]
    VAR YEAR =
        FORMAT ( DA, "YYYY" )
    VAR QUARTER =
        "季度" & FORMAT ( DA, "Q" )
    VAR MONTE =
        FORMAT ( DA, "MM" ) & "月"
    VAR DAY =
        DAY ( DA )
    VAR WEEKID =
        WEEKDAY ( DA, 2 )
    VAR YOU =
        YEAR ( DA )
    VAR TOL =
        FORMAT ( DA, "MM" )
    VAR TPO =
        FORMAT ( DA, "DD" )
    VAR YEARR =
        FORMAT ( DA, "YYYYMM" )
    RETURN
        ROW (
            "年度", YEAR,
            "季度", QUARTER,
            "月份", MONTE,
            "日", DAY,
            "年度季度", YEAR & QUARTER,
            "年度月份", YEAR & MONTE,
            "星期", WEEKID,
            "索引", YOU & TOL & TPO,
            "年月", VALUE ( YEARR )
        )
)

如图：

例子1：

ISONORAFTER例子1 =
FILTER ( '日期表', ISONORAFTER ( '日期表'[年度], "2019", DESC ) )

结果：

按照降序的结果，返回为2018年到2019年的所有数据。

其实，白茶不太喜欢官方的描述，因为不好理解，按照白茶个人的理解就是寻找一个点，降序就是取这个点前半部分的值，升序就是取后半部分的值。

微软官方解释：

升序是筛选第一参数大于等于第二参数的值；

降序是筛选第一参数小于等于第二参数的值。

例子2：

代码1：

ISONORAFTER例子2 =
VAR TL =
    SUMMARIZE ( '日期表', '日期表'[年度], '日期表'[月份], '日期表'[日], '日期表'[索引] )
RETURN
    FILTER ( TL, ISONORAFTER ( [年度], "2019", ASC, [月份], "04月", ASC ) )

结果：

当出现两组比较值的情况下，这个结果看起来比较迷，别急，我们再输入一组代码。

代码2：

ISONORAFTER例子3 =
VAR TL =
    SUMMARIZE ( '日期表', '日期表'[年度], '日期表'[月份], '日期表'[日], '日期表'[索引] )
RETURN
    FILTER ( TL, ISONORAFTER ( [年度], "2019", ASC, [月份], "04月", DESC ) )

结果：

这段代码返回结果是2019年1-4月，以及2020年的数据。

看到这，小伙伴们是不是很迷？

别急，听白茶慢慢叨叨。

可能小伙伴们觉得返回结果应该是只有2019年1-4月的数据，而不是包含2020年的数据；

这样和白茶最初的理解差不多，觉得这个函数是类似于AND的效果，当二者都正确时返回TRUE，但是这个函数不是这样的。

先来看看例子2中的代码1：

白茶将这段代码拆分成两部分：

在1这段代码中，返回结果应该是按照升序排列的结果，也就是2019年到2020年的数据；

2这段代码返回的结果是按照升序的结果，返回的是4月之后的数据；

先排序，再查找，在2019年至2020年这个时间段中，2019年四月份为节点，那么返回结果就是2019年4月至2020年的所有数据。

再来看例子2中的代码：

依旧将其拆分成两部分：

1的结果返回为2019年至2020年的数据；

2的结果返回为2019年4月至2018年1月的数据，不包含2019年4月之后的数据；

粉色和白色的线代表1的结果，黄线代表2的结果。

当1和2有交集的时候，那么这段数据算在内，也就是2019年1月至2019年4月的数据，即正+正=正；

在1部分中，包含2019年4月至2019年12月，而2不包含这个时间段这部分数据，正+负=负，结果为负，因此这段时间省略不计；

从2020年1月开始的这段时间，包含在1中，而2的结果没有计算这一部分，因此只有正，所以2020年计算在内，因此返回结果为2019年1月到4月加上2020年全年的这部分数据。