销售表有所有品牌在各个商场的月销售数据，将商场名称放在可视化表的列中，再放一个度量值在列，该度量值显示兰蔻在每个商场中的排名，且排名随着切片器中的月份变化而变化，这个需求在power bi 中如何实现

可以通过以下步骤在 Power BI 中实现：

1. 创建一个表格视图，将商场名称放在列中，将月份放在行中，并将销售数据作为度量值放在值区域。

2. 在“可视化”面板中选择“表格/矩阵”视图，将表格视图转换为矩阵视图。

3. 在“字段”面板中选择兰蔻品牌的销售数据，并将其拖动到矩阵视图中。

4. 在“值”区域的兰蔻品牌销售数据旁边，单击“下拉菜单”按钮，并选择“值字段设置”。

5. 在“值字段设置”对话框中，选择“排名”选项，并将排名基于商场名称和月份进行分组。选择“降序”排序，并将排名的最大值设置为商场数量。

6. 单击“确定”并关闭“值字段设置”对话框。

7. 现在，您可以在矩阵视图中看到兰蔻品牌在每个商场中的排名。您可以使用切片器来更改月份，并查看排名随时间变化的情况。

相关问题

销售表中有每个品牌在各地区的日销量数据，在power bi 中如何能实现，行为各地区和品牌名称，列为年

你可以按照以下步骤在 Power BI 中实现：

1. 在 Power BI Desktop 中，选择“获取数据”，然后选择你的销售表。

2. 在“导航”窗格中，选择“转换数据”。

3. 在“转换数据”窗口中，选择“品牌名称”和“地区”列，然后右键单击并选择“不重复计数”。

4. 在“转换”选项卡中，选择“年份”列，右键单击并选择“从列中提取值”。

5. 在“从列中提取值”窗口中，选择“年份”列，然后选择“年”。

6. 在“转换数据”窗口中，选择“品牌名称”、“地区”和“年”列，然后右键单击并选择“聚合值”。

7. 在“聚合值”窗口中，选择“日销量”列，并选择你想要的聚合函数，例如“总和”。

8. 点击“确定”并保存你的更改。

现在，你的数据将按照行为各地区和品牌名称，列为年的形式呈现在 Power BI 中。你可以使用适当的可视化工具，例如交叉表格或矩阵，来更好地呈现你的数据。

python数据分析与可视化中，在excel如何对一行或者一列数据进行绘图

在Excel中，你可以使用内置的图表功能对一行或一列数据进行绘图。下面是一个简单的步骤：

1. 选择需要绘制图表的一行或一列数据。

2. 点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡，在图表区域中选择一个适合的图表类型，例如柱状图、折线图等。

3. Excel会自动根据你选择的数据绘制出相应的图表，你可以根据需要进行调整和美化。

4. 对于绘制复杂的图表，你可以使用Excel中的“数据透视表”功能进行数据分析和可视化。

需要注意的是，在Excel中绘制的图表可能不如Python中的数据可视化库灵活和高效，但对于简单的数据分析和可视化，Excel也是一个不错的选择。同时，Excel中的图表功能也可以导出为图片格式，方便在其他程序中使用。