空值处理

在财务模型的计算中，参与计算的数是被限定了一个范围，因此经常会遇到参与计算的数值为空的情况，如下例：

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from deepcube.cube.cube import deepcube

def main():
    # 实例一个deepcube对象，传参为cube元素名和path，如果cube元素名在应用中唯一，可以不传path
	cube1 = deepcube('cube1', path='/Consolidation_App/Consolidation/Main_Model')

	# 为了后续计算写法简单，在这里将cube的维度赋值给同名变量（注意这里cube1.year中的year是字段名）
    year = cube1.year
    period = cube1.period
    scenario = cube1.scenario
    version = cube1.version
    entity = cube1.entity
    account = cube1.account

	# 从cube加载数据
    cube1.init_data([year["2022"],
        scenario["Budget"],
        version["V1"]])

	# 确定一个背景scope范围
    cube1.scope(year["2022"],
        scenario["Budget"],
        version["V1"],
        period["Q1"].Base(),
        entity["TotalEntity"].Base()
    )

    cube1.loc[account['Total_Sales']] = cube1.loc[account['Volume']] * cube1.loc[
        account['Price'], Period['BegBalance']] + cube1.loc[account['Sales_Adjs']]

    # 将计算结果写入Cube
    cube1.submit_calc()

当前脚本计算的Entity范围是所有的叶子节点，但并不代表所有的叶子节点都会参与计算。比如，Entity维度中有3个叶子节点 E1,E2,E3,E4。计算前财务模型中的数据如下：

Entity	Year	Period	Scenario	Version	Account	Product	data
E1	2022	1	Budget	V1	Volume	Hamburg	100
E1	2022	2	Budget	V1	Volume	Hamburg	110
E1	2022	3	Budget	V1	Volume	Hamburg	120
E1	2022	BegBalance	Budget	V1	Price	Hamburg	3
E1	2022	1	Budget	V1	Volume	Sandwich	20
E1	2022	2	Budget	V1	Volume	Sandwich	25
E1	2022	3	Budget	V1	Volume	Sandwich	30
E1	2022	BegBalance	Budget	V1	Price	Sandwich	5
E2	2022	1	Budget	V1	Volume	Hamburg	100
E2	2022	2	Budget	V1	Volume	Hamburg	110
E2	2022	3	Budget	V1	Volume	Hamburg	120
E3	2022	1	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	50
E3	2022	2	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	80
E3	2022	3	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	-110

当Entity等于E1时，等号右侧获取了 account[‘Volume’]和[account[‘Price’], Period[‘BegBalance’]]上的值，但account[‘Sales_Adjs’]为空，因此计算的结果就是 cube1.loc[account[‘Volume’]] * cube1.loc[ account[‘Price’], Period[‘BegBalance’]；
当Entity等于E2时，等号右侧首先查询到 account[‘Volume’] 的值，而并没有查询到[account[‘Price’], Period[‘BegBalance’]]，因此不需要执行cube1.loc[account[‘Volume’]] * cube1.loc[ account[‘Price’], Period[‘BegBalance’]的计算；同时也没有查询到account[‘Sales_Adjs’]，因此也不需要做 + cube1.loc[account[‘Sales_Adjs’]]的计算，即在E2上不产生任何计算结果。
当Entity等于E3时，等号右侧首先没有查询到 account[‘Volume’]和[account[‘Price’], Period[‘BegBalance’]]，因此不需要执行 cube1.loc[account[‘Volume’]] * cube1.loc[ account[‘Price’], Period[‘BegBalance’]的计算；但查询到account[‘Sales_Adjs’]的值，因此需要执行 + cube1.loc[account[‘Sales_Adjs’]]的计算，因此E3上会产生计算结果。
当Entity等于E4时，等号右侧没有查询到任何值，因此对E4来说也不需要执行任何计算。

计算后的结果如下：

Entity	Year	Period	Scenario	Version	Account	Product	data
E1	2022	1	Budget	V1	Volume	Hamburg	100
E1	2022	2	Budget	V1	Volume	Hamburg	110
E1	2022	3	Budget	V1	Volume	Hamburg	120
E1	2022	BegBalance	Budget	V1	Price	Hamburg	3
E1	2022	1	Budget	V1	Volume	Sandwich	20
E1	2022	2	Budget	V1	Volume	Sandwich	25
E1	2022	3	Budget	V1	Volume	Sandwich	30
E1	2022	BegBalance	Budget	V1	Price	Sandwich	5
E2	2022	1	Budget	V1	Volume	Hamburg	100
E2	2022	2	Budget	V1	Volume	Hamburg	110
E2	2022	3	Budget	V1	Volume	Hamburg	120
E3	2022	1	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	50
E3	2022	2	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	80
E3	2022	3	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	-110
E1	2022	1	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	300
E1	2022	2	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	330
E1	2022	3	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	360
E1	2022	1	Budget	V1	Total_Sales	Sandwich	100
E1	2022	2	Budget	V1	Total_Sales	Sandwich	125
E1	2022	3	Budget	V1	Total_Sales	Sandwich	150
E3	2022	1	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	50
E3	2022	2	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	80
E3	2022	3	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	-110

所以，对于空值的计算，设定的规则是，乘除法中如果有任何一方是NULL，则乘除计算的结果是NULL；加减法中如果有任何一方是NULL，则当做0处理，如果两方都是NULL，则结果也是NULL。

由于一次计算，通常情况下NULL值是占绝大多数的，因此NULL值不会回写进系统！

NULL值不回写的逻辑会带来一个问题，比如，仍然使用上例中的MDX语句，但计算前财务模型的数据如下：

Entity	Year	Period	Scenario	Version	Account	Product	data
E1	2022	1	Budget	V1	Volume	Hamburg	100
E1	2022	2	Budget	V1	Volume	Hamburg	110
E1	2022	3	Budget	V1	Volume	Hamburg	120
E1	2022	BegBalance	Budget	V1	Price	Hamburg	3
E1	2022	1	Budget	V1	Volume	Sandwich	20
E1	2022	2	Budget	V1	Volume	Sandwich	25
E1	2022	3	Budget	V1	Volume	Sandwich	30
E1	2022	BegBalance	Budget	V1	Price	Sandwich	5
E2	2022	1	Budget	V1	Volume	Hamburg	100
E2	2022	2	Budget	V1	Volume	Hamburg	110
E2	2022	3	Budget	V1	Volume	Hamburg	120
E3	2022	1	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	50
E3	2022	2	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	80
E3	2022	3	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	-110
E2	2022	1	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	500
E2	2022	2	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	650
E2	2022	3	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	600

在财务模型中，由于各种原因（比如第一次计算是其实是有E2上的Price数据，但随后Price数据被用户删除了），已经存在了E2的account[“Total_Sales”]数据，这时再进行计算，会发现由于E2上不会产生任何计算结果，因此也不会写入任何E2的数据，因此计算后的财务模型的数据如下：

Entity	Year	Period	Scenario	Version	Account	Product	data
E1	2022	1	Budget	V1	Volume	Hamburg	100
E1	2022	2	Budget	V1	Volume	Hamburg	110
E1	2022	3	Budget	V1	Volume	Hamburg	120
E1	2022	BegBalance	Budget	V1	Price	Hamburg	3
E1	2022	1	Budget	V1	Volume	Sandwich	20
E1	2022	2	Budget	V1	Volume	Sandwich	25
E1	2022	3	Budget	V1	Volume	Sandwich	30
E1	2022	BegBalance	Budget	V1	Price	Sandwich	5
E2	2022	1	Budget	V1	Volume	Hamburg	100
E2	2022	2	Budget	V1	Volume	Hamburg	110
E2	2022	3	Budget	V1	Volume	Hamburg	120
E3	2022	1	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	50
E3	2022	2	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	80
E3	2022	3	Budget	V1	Sales_Adjs	Hamburg	-110
E2	2022	1	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	500
E2	2022	2	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	650
E2	2022	3	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	600
E1	2022	1	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	300
E1	2022	2	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	330
E1	2022	3	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	360
E1	2022	1	Budget	V1	Total_Sales	Sandwich	100
E1	2022	2	Budget	V1	Total_Sales	Sandwich	125
E1	2022	3	Budget	V1	Total_Sales	Sandwich	150
E3	2022	1	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	50
E3	2022	2	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	80
E3	2022	3	Budget	V1	Total_Sales	Hamburg	-110

这种情况其实并不是我们希望的结果，因此，在计算前，我们推荐首先将可能的结果数据做清除，随后再进行计算。具体可以参考清数。

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