我們本月有一種新的表格和矩陣條件格式，格式按字段值。按字段值格式將允許您使用指定顏色的度量或列，通過十六進制代碼或名稱，并將該顏色應用于背景或字體顏色。

例如，我模型中的每個產品都有一種顏色。而不是顯示顏色名稱，我更喜歡如果單元格填充顏色。

使用此功能，我所要做的就是選擇按顏色名稱格式化該顏色。我將通過打開表格中“顏色”列的條件格式對話框來完成此操作。

然后在對話框中，選擇按字段值格式化。對話框默認為帶有First的顏色列，用于匯總。由于我每個表行總是只有一個顏色值，這正是我想要的，我只需要選擇好。

如果我也重復使用字體顏色，整個列將填充產品顏色，這使我更容易識別我正在查看的產品顏色。

另一個很好的用例是根據輸出不同十六進制代碼的業務邏輯設置DAX計算。然后，您可以通過該計算進行格式化，而無需擔心在條件格式對話框中創建一堆規則。

例如，您可以使用switch語句來創建KPI ...

...選擇有條件地格式化該措施......

...并在表格或矩陣中查看結果。

我們很高興地宣布，Python，統計學家，數據科學家和數據分析師廣泛使用的編程語言，現已集成到Power BI Desktop中。在預覽設置中啟用該功能后，您可以使用Python進行數據清理，分析和可視化。

我們添加的第一個集成體驗是能夠直接在Power BI Desktop中運行Python腳本來創建數據模型。您將在“獲取數據”對話框中看到此新連接器的選項。

選擇此選項后，您將能夠粘貼腳本。

查詢編輯器中的Python集成允許您使用Python執行數據清理，并在數據中執行高級數據整形和分析，包括完成缺失數據，預測和群集，僅舉幾例。

最后，您可以使用Python在報表上創建新的視覺效果。就像R visuals一樣，Python視覺效果將通過數據刷新和交叉過濾進行更新。但是，視覺本身并不是交互式的。

本月我們將在Power BI Desktop中進行問答。這意味著您將不再需要打開預覽功能以在報告中使用Q＆A進行視覺創建或Q＆A Explorer。

Power BI高級容量和Power BI Desktop中的問答現在已經改進了與模型中數據的匹配功能。

• 值是逐字逐句而不是整個值進行比較。這允許在涉及拼寫校正，復數和標點符號的情況下更好地匹配。
  • 拼寫糾正 - “昨天賣了多少kamut wheet？” 將匹配“kamut小麥”而不僅僅是“kaput小麥”或“kamut wheet”。
  • 多元化 - “哪些員工是銷售經理？” 現在將匹配“銷售經理”，而不僅僅是“銷售經理”或“銷售經理”。
  • 標點符號 - “誰為Contoso Inc工作？” 現在將匹配“Contoso，Inc。” 而不僅僅是“Contoso Inc”。
• 現在使用重音不敏感匹配，允許“最新Beyonce Knowles單曲的下載次數”與“BeyoncéKnowles”相匹配。
• 如果您的數據中有多個值，您可以通過在語言架構中的列上設置新的PluralNormalization屬性來指示Q＆A匹配它們的奇異值，從而允許“上周雇傭了哪個收銀員？” 匹配數據中的“收銀員”。

您現在可以選擇度量的數據類別。這意味著您可以執行諸如使用度量來動態創建URL并將數據類別標記為Web URL等操作。然后，當您在表格中顯示它時，您將能夠點擊根據您的選擇創建的URL！如果要使用URL過濾器參數鏈接到其他Power BI報告，這尤其有用。

此功能的另一個很好的用例是創建DAX度量以創建有趣的見解，例如使用SVG圖像的迷你圖。如果您有興趣這樣做，但不確定如何，您應該在社區中觀看我們的快速測量庫，因為我知道社區的一些成員正計劃很快在那里添加示例。

我們最近添加了幾個新功能，擴展了DAX的統計功能。這些實際上已經進入7月發布，所以你可能已經注意到了它們！

• NORM.DIST
• NORM.S.DIST
• NORM.INV
• NORM.S.INV
• T.DIST
• T.DIST.RT
• T.DIST.2
• T.INV
• T.INV.2T

這些與Excel對應項的行為相匹配，因此如果您習慣于在那里執行這些統計操作，則應該很容易遷移到它們。