Power BI新手求助：如何对高分辨率数据表按区间求平均生成子集表

不需要循环，用DAX的聚合函数就能高效处理4万行数据，两种方案都能满足你的需求：

方案一：用SUMMARIZE实现（推荐） #

先给每行数据打上区间标签，再按区间分组求平均，逻辑直观且性能稳定：

子集表 = 
VAR 带区间的原始数据 = 
    ADDCOLUMNS(
        '原始数据',
        "区间", INT('原始数据'[数值列]/10)*10 // 这里的10是区间步长，按需调整，比如改成5就是每5个单位一个区间
    )
RETURN
    SUMMARIZE(
        带区间的原始数据,
        [区间],
        "平均测量值", AVERAGE('原始数据'[测量值]) // 替换成你要求平均的列名
    )

方案二：用SELECTCOLUMNS + CALCULATE实现 #

完全符合你提到的函数组合，先提取所有唯一区间，再用CALCULATE筛选对应区间计算平均值：

子集表 = 
SELECTCOLUMNS(
    // 先获取所有不重复的区间
    DISTINCT(ADDCOLUMNS('原始数据', "区间", INT('原始数据'[数值列]/10)*10)),
    "区间", [区间],
    "平均测量值", CALCULATE(AVERAGE('原始数据'[测量值]))
)

自定义非等步长区间的处理 #

如果你的区间不是等步长（比如0-10、10-25、25-50这种），可以先新建一个区间映射表，包含「区间起始值」「区间结束值」「区间名称」三列，然后用LOOKUPVALUE给原始数据匹配对应区间，再用上面的方法分组聚合：

带自定义区间的原始数据 = 
ADDCOLUMNS(
    '原始数据',
    "区间名称", 
    LOOKUPVALUE(
        '区间映射表'[区间名称],
        '区间映射表'[区间起始值], MAX('区间映射表'[区间起始值]) <= '原始数据'[数值列],
        '区间映射表'[区间结束值], MIN('区间映射表'[区间结束值]) >= '原始数据'[数值列]
    )
)

不管哪种方案，都比循环高效得多——DAX是基于集合运算的语言，专门处理这种批量数据聚合场景，4万行数据完全能快速计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Catherine_new2DAX