其中： 1）第一个参数table是要筛选的表 2）第二个参数filter是筛选条件 3）返回的是一张表，不能单独使用，需要与其他函数结合使用

要做更复杂的运算，通过简单的布尔表达式根本无法实现的情况 例如：度量值[产品数量 2]= CALCULATE([产品数量],‘产品明细’[品牌]=“苹果”) 等同于： = CALCULATE([产品数量], FILTER(ALL(‘产品明细’[品牌]), ‘产品明细’[品牌]=“苹果”)) 两种方式返回的结果一致

*用到的函数： 全国连锁电子产品专卖店的 2016 至 2017 年的销售明细，销售产品有三类：手机、电脑、平板，每一类又分别来自三个品牌：小米、苹果、三星，这个店销售的产品共计 9 个，全国 8 个城市门店设有门店： 还有几个维度表和一个日期表，模型关系图如下： 现在想找出年销售额超过 2000 万的城市销售金额，FILTER 的实现方法：

步骤1：新建一个度量值[销售总额]：销售总额 = sum(‘销售明细’[销售额])

步骤2：再建一个度量值[大于 2000 万的城市销售金额]= CALCULATE([销售总额], FILTER(ALL(‘门店城市’), [销售总额]>20000000))

这个度量值先利用 FILTER 函数，筛选出销售大于 2000 万的城市，然后再汇总这些城市的销售额，返回结果如下： 超过 2000 万销售额的城市的销售额总计等于 451026000，但发现上面明细的两个数字之和并不等于总计，这正是 PowerBI 中数据模型的特点：在这个表格中，每个数据都是独立运算的，和其他数字没有关系。上面两个数字代表的是，在销售额超过 2000 万的城市中，单个产品的销售额也大于 2000万的只有苹果电脑和苹果手机，这两个数字正是内部上下文和外部上下文相结合，筛选计算的结果。