ALLNOBLANKROW函数
ALLNOBLANKROW函数，隶属于“
筛选类表函数
”，在ALL函数系列家族中，其出场次数并不算特别多，远远不如其他函数的出场次数。
但是只要打开思路，其实ALLNOBLANKROW函数的用途并不少见，相反，很重要。
用途：
1、用来对比父表和子表之间的差异。
2、适用于连锁类销售对比差异值。
语法
DAX=
ALLNOBLANKROW( {<表> | <列>[, <列>[, <列>[,…]]]} )
参数
表：已经删除上下文筛选的表。
列：（可重复）已经删除上下文筛选的列。
注意：此函数参数类型只能存在一种，要么是表，要么是列。
返回结果
去除重复值的表或列。
例子
模拟数据：
这是白茶随机模拟的数据。
例子1：
ALLNOBLANKROW例子1 =
ALLNOBLANKROW ( '子表' )
结果：
这种情况下，ALLNOBLANKROW函数的用法与ALL函数基本上差不多，返回一个完整的数据表。
例子2：
ALLNOBLANKROW例子2 =
ALLNOBLANKROW ( '子表'[类别] )
结果：
这种情况的用法相当于VALUES，可以去除重复值。
其实到这里，ALLNOBLANKROW函数的基本用法就结束了。
下面的内容是关于ALLNOBLANKROW函数与ALL函数之间的对比。
基础代码：
子表行数 =
COUNTROWS ( '子表' )
对比代码第一组：
代码1：
ALL例子1 =
COUNTROWS ( ALL ( '子表' ) )
代码2：
ALLNOBLANKROW例子1 =
COUNTROWS ( ALLNOBLANKROW ( '子表' ) )
分别将其放入父表与子表的上下文环境中对比：
可以看得出来，这种情况下，父表对于子表的筛选条件不造成影响，二者的结果是一致的。
对比代码第二组：
代码1：
ALL例子2 =
COUNTROWS ( ALL ( '子表'[类别] ) )
代码2：
ALLNOBLANKROW例子2 =
COUNTROWS ( ALLNOBLANKROW ( '子表'[类别] ) )
结果：
这种情况下，父表的筛选效果依然没有生效，对二者结果没有影响。
对比代码第三组：
代码1：
ALL例子3 =
COUNTROWS ( ALL ( '父表' ) )
代码2：
ALLNOBLANKROW例子3 =
COUNTROWS ( ALLNOBLANKROW ( '父表' ) )
结果：
从这组对比中，我们能看出来，ALLNOBLANKROW的结果比ALL的结果计数少1。这是因为，子表中存在父表中不存在的维度数据。
ALL函数会直接为父表添加一行“
空行
”，这一行ALL函数计算在内。
ALLNOBLANKROW则会忽略这一空行，只计算父表中存在的数据。
因为总体的效果，ALLNOBLANKROW函数的效果与ALL函数差不多，而且对于ALL函数的熟悉程度远远高于前者，这就导致其出场率并不高，但不代表其毫无作用。
对比代码第四组：
代码1：
ALL例子4 =
CALCULATE ( SUM ( '子表'[数据] ), ALL ( '父表' ) )
代码2：
ALLNOBLANKROW例子4 =
CALCULATE ( SUM ( '子表'[数据] ), ALLNOBLANKROW ( '父表' ) )
对比结果：
在一些连锁销售行业，当总部数据与门店数据出现差异时，可以使用ALL函数与ALLNOBLANKROW函数之间的特性，用来对比差异点。
总部：咦？我给你调货只配了50W的货物，你咋销售了60W？咋回事？小老弟？
分店：大哥，我也不知道啊！要不咱俩来核对一下？
总部&分店：（￥￥%#&&@@!）这咋核对啊！！
以上这种情况，就完全可以用第四组代码来直接求出差异值，这样的话范围是不是就缩小了？
小伙伴们❤GET了么？
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