Cómo calcular el CO2

[Syndicate_Admin]

hola

Soy bastante nuevo en el uso de PowerBI, pero me parece realmente útil en mi papel en una autoridad local con respecto a la realización de encuestas de viajes.

Me pregunto si hay alguna manera en PowerBI de calcular las emisiones de CO2 para un viaje en el que algunos de los elementos en el cálculo estarían determinados por el modo de transporte utilizado.

Tengo una tabla con los detalles de los viajes desglosados en etapas para permitir que las personas que hacen uso de diferentes modos de transporte en el transcurso de su viaje de la siguiente manera:

También tengo un cuadro que contiene la información sobre las velocidades medias y las emisiones medias de CO2 por kilómetro de la siguiente manera:

El CO2 se calcula mediante:

1. Multiplicar el tiempo necesario por la velocidad media para el modo utilizado (por ejemplo, 25*26,5) y dividir por 60 (para permitir la conversión de minutos a horas) para dar la distancia recorrida (expresada en kilómetros).

2) multiplicar la distancia recorrida por el correspondiente "Factor CO2". Esto dará kilogramos de CO2 por cada modo recorrido.

Lo que me gustaría poder hacer es calcular automáticamente la cantidad de CO2 relevante para cada fila donde la velocidad media y el factor CO2 cambiarán dependiendo del modo de transporte utilizado.

¿Alguien sabe si es posible ejecutar un cálculo como este en PowerBI y si es así cómo tendría que ser escrito para tener en cuenta los diferentes multiplicadores a utilizar?

Muchas gracias de antemano,

Andy

[Syndicate_Admin · Accepted solution]

No @thomsona ,

Honestamente, no dejaría los datos como están. Se ve muy desordenado y tendrás algún tipo de cálculo monstous como este para obtener el CO2 total:

Column =
VAR avgSpeed1 = MAXX ( FILTER ( Factors, Factors[Mode ] = Data[Mode 1] ), Factors[Factor] )
VAR CO2_1 =
    MAXX (
        FILTER ( Factors, Factors[CO2 Factors. ] = Data[Mode 1] ),
        Factors[Factor 2]
    )
VAR res1 = Data[Time 1] * ( avgSpeed1 / 60 ) * CO2_1
VAR avgSpeed2 = MAXX ( FILTER ( Factors, Factors[Mode ] = Data[Mode 2] ), Factors[Factor] )
VAR CO2_2 =
    MAXX (
        FILTER ( Factors, Factors[CO2 Factors. ] = Data[Mode 2] ),
        Factors[Factor 2]
    )
VAR res2 = Data[Time 2] * ( avgSpeed2 / 60 ) * CO2_2
VAR avgSpeed3 = MAXX ( FILTER ( Factors, Factors[Mode ] = Data[Mode 3] ), Factors[Factor] )
VAR CO2_3 =
    MAXX (
        FILTER ( Factors, Factors[CO2 Factors. ] = Data[Mode 3] ),
        Factors[Factor 2]
    )
VAR res3 = Data[Time 3] * ( avgSpeed3 / 60 ) * CO2_3
VAR avgSpeed4 = MAXX ( FILTER ( Factors, Factors[Mode ] = Data[Mode 4] ), Factors[Factor] )
VAR CO2_4 =
    MAXX (
        FILTER ( Factors, Factors[CO2 Factors. ] = Data[Mode 4] ),
        Factors[Factor 2]
    )
VAR res4 = Data[Time 4] * ( avgSpeed3 / 60 ) * CO2_3
RETURN
    COALESCE ( res1 + res2 + res3 + res4, 0 )

Cambiaría los datos de Power Query para que tuvieran un aspecto similar al siguiente:

Después puede tener fácilmente la misma matriz si es necesario

La medida tendría este aspecto:

CO2 =
VAR currTime = MAX ( '_Data'[Time] )
VAR currMode = MAX ( _Data[Mode] )
VAR currAvgSpeed = MAXX ( FILTER ( ModeFactor, ModeFactor[Mode] = currMode ), ModeFactor[AvgSpeed])
VAR currCO2 = MAXX ( FILTER ( CO2Factor, CO2Factor[Mode] = currMode ), CO2Factor[CO2] )
RETURN
    currTime * ( currAvgSpeed / 60 ) * currCO2

Si esta publicación ayuda, entonces por favor considere Aceptarlo como la solución ✔️para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.

[Syndicate_Admin · Accepted solution]

hola

¿Puede compartir la consulta de energía conmigo?

Si puede, será realmente útil para comprender los pasos que utilizó para transformar los datos.

Muchas gracias

Andy

[Syndicate_Admin · Accepted solution]

No @thomsona ,

Honestamente, no dejaría los datos como están. Se ve muy desordenado y tendrás algún tipo de cálculo monstous como este para obtener el CO2 total:

Column =
VAR avgSpeed1 = MAXX ( FILTER ( Factors, Factors[Mode ] = Data[Mode 1] ), Factors[Factor] )
VAR CO2_1 =
    MAXX (
        FILTER ( Factors, Factors[CO2 Factors. ] = Data[Mode 1] ),
        Factors[Factor 2]
    )
VAR res1 = Data[Time 1] * ( avgSpeed1 / 60 ) * CO2_1
VAR avgSpeed2 = MAXX ( FILTER ( Factors, Factors[Mode ] = Data[Mode 2] ), Factors[Factor] )
VAR CO2_2 =
    MAXX (
        FILTER ( Factors, Factors[CO2 Factors. ] = Data[Mode 2] ),
        Factors[Factor 2]
    )
VAR res2 = Data[Time 2] * ( avgSpeed2 / 60 ) * CO2_2
VAR avgSpeed3 = MAXX ( FILTER ( Factors, Factors[Mode ] = Data[Mode 3] ), Factors[Factor] )
VAR CO2_3 =
    MAXX (
        FILTER ( Factors, Factors[CO2 Factors. ] = Data[Mode 3] ),
        Factors[Factor 2]
    )
VAR res3 = Data[Time 3] * ( avgSpeed3 / 60 ) * CO2_3
VAR avgSpeed4 = MAXX ( FILTER ( Factors, Factors[Mode ] = Data[Mode 4] ), Factors[Factor] )
VAR CO2_4 =
    MAXX (
        FILTER ( Factors, Factors[CO2 Factors. ] = Data[Mode 4] ),
        Factors[Factor 2]
    )
VAR res4 = Data[Time 4] * ( avgSpeed3 / 60 ) * CO2_3
RETURN
    COALESCE ( res1 + res2 + res3 + res4, 0 )

Cambiaría los datos de Power Query para que tuvieran un aspecto similar al siguiente:

Después puede tener fácilmente la misma matriz si es necesario

La medida tendría este aspecto:

CO2 =
VAR currTime = MAX ( '_Data'[Time] )
VAR currMode = MAX ( _Data[Mode] )
VAR currAvgSpeed = MAXX ( FILTER ( ModeFactor, ModeFactor[Mode] = currMode ), ModeFactor[AvgSpeed])
VAR currCO2 = MAXX ( FILTER ( CO2Factor, CO2Factor[Mode] = currMode ), CO2Factor[CO2] )
RETURN
    currTime * ( currAvgSpeed / 60 ) * currCO2

Si esta publicación ayuda, entonces por favor considere Aceptarlo como la solución ✔️para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.

[Syndicate_Admin · Accepted solution]

hola

¿Puede compartir la consulta de energía conmigo?

Si puede, será realmente útil para comprender los pasos que utilizó para transformar los datos.

Muchas gracias

Andy

[Syndicate_Admin · Accepted solution]

Hola Andy (@thomsona),

Claro, pero hay cosas que mencionar:

1) Utilice tablas separadas para ModeFactor y CO2Factor:

2) He limpiado su tabla de datos (columnas vacías eliminadas, no hay ningún valor en ellas) para tener una tabla de demostración adecuada:

Estos son los pasos que he usado (puede copiarlos en su archivo y ver cómo cambia la tabla paso a paso haciendo clic en Elementos de la sección Pasos aplicados):

let
    Source = Table.FromRows(Json.Document(Binary.Decompress(Binary.FromText("pVJBDoIwEPzKhpMmHBTEB6hXbiQeCIelViESSlpQ+b2txoRgQReSpmm7mdmZ2caxc5D5jQMCQwlYiJI7ruMFegtbqApkHMQZ7kJe9VN/Ja4dvyHg9y0rpmK2q/8xET5yfV5T2mhLKkOp7Snt8GScynkcFSrFy8ubhq6eMpgh9T6hbShqIZlJGxaYCj3otRcwtjRSCDQjIVBoRtRQRnLEwpQMIso4pI0CVYtKX3eN+oTcq3QwX106nBNkvAKw6vjxP/ptrRz+sBe71pkB2TUnyRM=", BinaryEncoding.Base64), Compression.Deflate)), let _t = ((type nullable text) meta [Serialized.Text = true]) in type table [#"Mode 1" = _t, #"Time 1" = _t, #"Destination 1" = _t, #"Mode 2" = _t, #"Time 2" = _t, #"Destination 2" = _t, #"Mode 3" = _t, #"Time 3" = _t, #"Destination 3" = _t]),

    #"Added Index" = Table.AddIndexColumn(Source, "Index", 1, 1, Int64.Type),
    #"Reordered Columns1" = Table.ReorderColumns(#"Added Index",{"Index", "Mode 1", "Time 1", "Destination 1", "Mode 2", "Time 2", "Destination 2", "Mode 3", "Time 3", "Destination 3"}),
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(#"Reordered Columns1",{{"Time 1", Int64.Type}, {"Time 2", Int64.Type}, {"Time 3", Int64.Type}}),
    #"Replaced Value" = Table.ReplaceValue(#"Changed Type",null,0,Replacer.ReplaceValue,{"Time 2"}),
    #"Replaced Value1" = Table.ReplaceValue(#"Replaced Value",null,0,Replacer.ReplaceValue,{"Time 3"}),
    #"Unpivoted Only Selected Columns" = Table.Unpivot(#"Replaced Value1", {"Mode 1", "Time 1", "Destination 1", "Mode 2", "Time 2", "Destination 2", "Mode 3", "Time 3", "Destination 3"}, "Attribute", "Value"),
    #"Split Column by Delimiter" = Table.SplitColumn(#"Unpivoted Only Selected Columns", "Attribute", Splitter.SplitTextByEachDelimiter({" "}, QuoteStyle.Csv, true), {"Attribute.1", "Attribute.2"}),
    #"Added Custom" = Table.AddColumn(#"Split Column by Delimiter", "Custom", each "Step " & [Attribute.2]),
    #"Removed Columns" = Table.RemoveColumns(#"Added Custom",{"Attribute.2"}),
    #"Reordered Columns" = Table.ReorderColumns(#"Removed Columns",{"Index", "Custom", "Attribute.1", "Value"}),
    #"Renamed Columns" = Table.RenameColumns(#"Reordered Columns",{{"Custom", "Step"}, {"Index", "Transaction"}}),
    #"Split Table" = Table.Split(#"Renamed Columns",3),
    #"Transform tables" = List.Transform(#"Split Table", each Table.Pivot(_, List.Distinct(_[Attribute.1]), "Attribute.1", "Value")),
    #"Combine tables" = Table.Combine(#"Transform tables"),
    #"Changed Type1" = Table.TransformColumnTypes(#"Combine tables",{{"Time", Int64.Type}})
in
    #"Changed Type1"

Si esta publicación ayuda, entonces por favor considere Aceptarlo como la solución ✔️para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.

[Syndicate_Admin]

HAY @ERD

Muchas gracias por enviar que más de tan rápidamente y por la ayuda con este.

Si tengo alguna pregunta, me pongo en contacto.

Andy

[Syndicate_Admin]

hola

Muchos thamks para sugerir el uso de Power Query, ya que esto es algo que no había considerado usar.

Este parece el camino a seguir en este sentido.

salud

Andy

[Syndicate_Admin]

Ahí, @thomsona

De acuerdo con su descripción, creo que puede crear algunas columnas para co1, co2, co3, co4.

Como este(Sólo cambiar 1234):columna co1

co1 =
VAR a =
    MAXX ( FILTER ( Factors, [Mode ] = EARLIER ( Data[Mode 1] ) ), [Factor] )
VAR b =
    MAXX (
        FILTER ( 'data (2)', [CO2 Factors. ] = EARLIER ( Data[Mode 1] ) ),
        [Factor 2]
    )
RETURN
    [Time 1] * ( a / 60 ) * b

Saludos

Janey Guo

Si este post ayuda,entonces por favor considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.

[Syndicate_Admin]

Hay @v-janeyg-msft

Muchas gracias por echar un vistazo a esto para mí y por proporcionar una solución a cómo resolver esto.

Voy a echar un vistazo a lo que usted ha sugerido y probarlo.

Espero que esta sea una oportunidad de aprendizaje muy útil para mí.

Saludos cordiales

Andy

[Syndicate_Admin]

Tengo un archivo a.pbix, pero no estoy seguro de cómo compartir esto.

[Syndicate_Admin]

hola

Los datos de ejemplo son los siguientes:

Modo 1	Tiempo 1	Destino 1	Otros 1	Modo 2	Tiempo 2	Destino 2	Modo 3	Tiempo 3	Modo 4	Tiempo 4	Destino 4
Conducir un coche solo	25	Mi lugar de trabajo
Conducir un coche solo	45	Mi lugar de trabajo
ciclo	45	Mi lugar de trabajo
ciclo	60	Mi lugar de trabajo
taxi	15	Mi lugar de trabajo
Coche compartido como conductor	15	Mi lugar de trabajo
Compartir coche como pasajero	10	Mi lugar de trabajo
taxi	25	Mi lugar de trabajo
Coche compartido como conductor	30	Mi lugar de trabajo
Motocicleta (por encima de 125cc)	20	Mi lugar de trabajo
Compartir coche como pasajero	20	Mi lugar de trabajo
Motocicleta (por encima de 125cc)	15	Mi lugar de trabajo
caminar	5	La parada de autobús		autobús	25	La parada de autobús			caminar	5	Mi lugar de trabajo
caminar	15	Mi lugar de trabajo
caminar	20	La parada de autobús		autobús	10	Mi lugar de trabajo
caminar	15	La parada de autobús		autobús	35	La parada de autobús			caminar	15	Mi lugar de trabajo
caminar	5	La parada de autobús		autobús	25	La parada de autobús		0	caminar	10	Mi lugar de trabajo

Los factores que se utilizan para calcular las emisiones son los siguientes:

Modo Velocidades medias, expresadas en kilómetros por hora:			Factores de CO2. Estos se expresan como kilogramos de CO2 por pasajero y kilómetro:
caminar	4.80			subterráneo	0.065
ciclo	20.0			Dlr	0.075
subterráneo	33.0			tranvía	0.042
Dlr	25.0			Tren de cercanías	0.062
tranvía	22.7			autobús	0.081
Tren de cercanías	40.0			Conducir un coche solo	0.206
autobús	15.5			taxi	0.168
Conducir un coche solo	26.5			patinete	0.073
taxi	26.5			Motocicleta (por encima de 125cc)	0.112
patinete	26.5			Barco	desconocido
Motocicleta (por encima de 125cc)	26.5			Coche compartido como conductor	0.129
Barco	19.0			Compartir coche como pasajero	0.129
Coche compartido como conductor	26.5			Motocicleta (por debajo de 125cc)	0.112
Compartir coche como pasajero	26.5
Motocicleta (por debajo de 125cc)	26.5
Parque y paseo	15.5

Esperemos que ambos sean útiles.

Andy

[Syndicate_Admin]

Espero que se pueda acceder a ellos y sean útiles para tratar de ayudarme en esto.

https://www.dropbox.com/s/q7f38ukirascnsg/CO2%20Calculation%20test.pbix?dl=0

https://www.dropbox.com/scl/fi/8wy4mi0gk74rdrxlype6v/CO2-Calculation.xlsx?dl=0&rlkey=m0ljuv8opz22qir...

[Syndicate_Admin]

@thomsona ,Puede compartir datos de muestra y salida de muestra en formato de tabla? O un pbix de ejemplo después de eliminar datos confidenciales.