如何为不同的值过滤 table Powerapps
How to filter a table for distinct values Powerapps
我是 Powerapps 的新手,我注意到 Distinct 函数 returns 是不同值的 table(只有 returns 不同的列而不是整行)。有没有办法过滤 table 以便它 returns 返回完整 table 的一个子集,在指定列中具有不同的值。
您可以为此使用 GroupBy 函数。看看 the documentation,或者在下面的例子中:
假设 cities
是具有以下值的 table:
City
Country
Population
London
UK
8615000
Berlin
Germany
3562000
Madrid
Spain
3165000
Rome
Italy
2874000
Paris
France
2273000
Hamburg
Germany
1760000
Barcelona
Spain
1602000
Munich
Germany
1494000
Milan
Italy
1344000
表达式 GroupBy(cities, "Country", "Cities")
将 return 一个 table 列为“国家”,以及一个名为“城市”的列,其值为 a table 以及该国家/地区的所有城市。
然后您可以使用 AddColumns and Sum 等函数来聚合内部 table 的值,如下例所示:
AddColumns(
GroupBy(cities, "Country", "Cities"),
"Sum of City Populations",
Sum(Cities, Population))
在您的推文示例中,如果您想每天获取一条推文,您可以使用如下所示的表达式:
AddColumns(
GroupBy(Tweets, "crf1d_date_index", "Dates"),
"SampleTweet",
First(Dates))
它会有一个新列,其中包含每个日期的第一条推文。或者如果你想要组中的单个字段,你可以这样:
AddColumns(
GroupBy(Tweets, "crf1d_date_index", "Dates"),
"FirstTweetTime",
First(Dates).tweet_time)
我是 Powerapps 的新手,我注意到 Distinct 函数 returns 是不同值的 table(只有 returns 不同的列而不是整行)。有没有办法过滤 table 以便它 returns 返回完整 table 的一个子集,在指定列中具有不同的值。
您可以为此使用 GroupBy 函数。看看 the documentation,或者在下面的例子中:
假设 cities
是具有以下值的 table:
City | Country | Population |
---|---|---|
London | UK | 8615000 |
Berlin | Germany | 3562000 |
Madrid | Spain | 3165000 |
Rome | Italy | 2874000 |
Paris | France | 2273000 |
Hamburg | Germany | 1760000 |
Barcelona | Spain | 1602000 |
Munich | Germany | 1494000 |
Milan | Italy | 1344000 |
表达式 GroupBy(cities, "Country", "Cities")
将 return 一个 table 列为“国家”,以及一个名为“城市”的列,其值为 a table 以及该国家/地区的所有城市。
然后您可以使用 AddColumns and Sum 等函数来聚合内部 table 的值,如下例所示:
AddColumns(
GroupBy(cities, "Country", "Cities"),
"Sum of City Populations",
Sum(Cities, Population))
在您的推文示例中,如果您想每天获取一条推文,您可以使用如下所示的表达式:
AddColumns(
GroupBy(Tweets, "crf1d_date_index", "Dates"),
"SampleTweet",
First(Dates))
它会有一个新列,其中包含每个日期的第一条推文。或者如果你想要组中的单个字段,你可以这样:
AddColumns(
GroupBy(Tweets, "crf1d_date_index", "Dates"),
"FirstTweetTime",
First(Dates).tweet_time)