Se o administrador lhe tiver concedido as autorizações para criar cálculos de tabelas, pode usar as seguintes funcionalidades para executar rapidamente funções comuns sem ter de criar expressões do Looker:
- Cálculos de atalho para executar rapidamente cálculos comuns em campos numéricos que se encontram na tabela de dados de uma análise detalhada
Se o seu administrador lhe tiver concedido as autorizações para criar campos personalizados, pode usar as seguintes funcionalidades para executar rapidamente funções comuns sem ter de criar expressões do Looker:
Grupos personalizados para agrupar rapidamente valores em etiquetas personalizadas sem ter de desenvolver lógica
CASE WHEN
nos parâmetrossql
ou nos campostype: case
Intervalos personalizados para agrupar dimensões do tipo numérico em níveis personalizados sem ter de desenvolver campos
type: tier
LookML
As expressões do Looker (por vezes, denominadas Lexp) são usadas para fazer cálculos para:
- Cálculos de tabelas (que incluem expressões usadas em testes de dados)
- Campos personalizados
- Filtros personalizados
Uma parte importante destas expressões são as funções e os operadores que pode usar nas mesmas. As funções e os operadores podem ser divididos em algumas categorias básicas:
- Matemática: funções relacionadas com números
- String: funções relacionadas com palavras e letras
- Datas: funções relacionadas com datas e horas
- Transformação lógica: inclui funções booleanas (verdadeiro ou falso) e operadores de comparação
- Transformação posicional: obtenção de valores de diferentes linhas ou tabelas dinâmicas
Algumas funções só estão disponíveis para cálculos de tabelas
As expressões do Looker para filtros personalizados e campos personalizados não suportam funções do Looker que convertem tipos de dados, agregam dados de várias linhas ou fazem referência a outras linhas ou colunas dinâmicas. Estas funções são suportadas apenas para cálculos de tabelas (incluindo cálculos de tabelas usados no parâmetro expression
de um teste de dados).
Esta página está organizada para esclarecer que funções e operadores estão disponíveis, consoante o local onde está a usar a sua expressão do Looker.
Funções e operadores matemáticos
As funções e os operadores matemáticos funcionam de uma de duas formas:
- Algumas funções matemáticas efetuam cálculos com base numa única linha. Por exemplo, o arredondamento, a raiz quadrada, a multiplicação e funções semelhantes podem ser usados para valores numa única linha, devolvendo um valor distinto para cada linha. Todos os operadores matemáticos, como
+
, são aplicados uma linha de cada vez. - Outras funções matemáticas, como médias e totais acumulados, operam em muitas linhas. Estas funções usam várias linhas e reduzem-nas a um único número, e, em seguida, apresentam esse mesmo número em todas as linhas.
Funções para qualquer expressão do Looker
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
abs |
abs(value) |
Devolve o valor absoluto de value . Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Desvio padrão e deteção simples de valores atípicos de séries cronológicas com cálculos de tabelas. |
ceiling |
ceiling(value) |
Devolve o menor número inteiro igual ou superior a value . |
exp |
exp(value) |
Devolve e elevado à potência de value . |
floor |
floor(value) |
Devolve o maior número inteiro igual ou inferior a value . |
ln |
ln(value) |
Devolve o logaritmo natural de value . |
log |
log(value) |
Devolve o logaritmo de base 10 de value . |
mod |
mod(value, divisor) |
Devolve o resto da divisão de value por divisor . |
power |
power(base, exponent) |
Devolve base elevado à potência de exponent . Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Desvio padrão e deteção simples de valores atípicos de séries cronológicas com cálculos de tabelas. |
rand |
rand() |
Devolve um número aleatório entre 0 e 1. |
round |
round(value, num_decimals) |
Devolve value arredondado a num_decimals casas decimais. Para ver exemplos que usam round , consulte as publicações da comunidade Usar pivot_index em cálculos de tabelas e Desvio padrão e deteção de valores atípicos de séries cronológicas simples usando cálculos de tabelas. |
sqrt |
sqrt(value) |
Devolve a raiz quadrada de value . Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Desvio padrão e deteção simples de valores atípicos de séries cronológicas com cálculos de tabelas. |
Funções apenas para cálculos da tabela
Muitas destas funções operam em várias linhas e só consideram as linhas devolvidas pela sua consulta.
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
acos |
acos(value) |
Devolve o cosseno inverso de value . |
asin |
asin(value) |
Devolve o seno inverso de value . |
atan |
atan(value) |
Devolve a tangente inversa de value . |
beta_dist |
beta_dist(value, alpha, beta, cumulative) |
Devolve a posição de value na distribuição beta com os parâmetros alpha e beta . Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
beta_inv |
beta_inv(probability, alpha, beta) |
Devolve a posição de probability na distribuição cumulativa beta inversa com parâmetros alpha e beta . |
binom_dist |
binom_dist(num_successes, num_tests, probability, cumulative) |
Devolve a probabilidade de obter num_successes êxitos em num_tests testes com a probability de êxito indicada. Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
binom_inv |
binom_inv(num_tests, test_probability, target_probability) |
Devolve o menor número k tal que binom(k, num_tests, test_probability, yes) >= target_probability . |
chisq_dist |
chisq_dist(value, dof, cumulative) |
Devolve a posição de value na distribuição gama com dof graus de liberdade. Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
chisq_inv |
chisq_inv(probability, dof) |
Devolve a posição de probability na distribuição gama cumulativa inversa com dof graus de liberdade. |
chisq_test |
chisq_test(actual, expected) |
Devolve a probabilidade do teste qui-quadrado de independência entre os dados actual e expected . actual pode ser uma coluna ou uma coluna de listas, e expected tem de ser do mesmo tipo. |
combin |
combin(set_size, selection_size) |
Devolve o número de formas de escolher selection_size elementos de um conjunto de tamanho set_size . |
confidence_norm |
confidence_norm(alpha, stdev, n) |
Devolve metade da largura do intervalo de confiança normal ao nível de significância alpha , desvio padrão stdev e tamanho da amostra n . |
confidence_t |
confidence_t(alpha, stdev, n) |
Devolve metade da largura do intervalo de confiança da distribuição t de Student ao nível de significância alpha , desvio padrão stdev e tamanho da amostra n . |
correl |
correl(column_1, column_2) |
Devolve o coeficiente de correlação de column_1 e column_2 . |
cos |
cos(value) |
Devolve o cosseno de value . |
count |
count(expression) |
Devolve a contagem de valores não null na coluna definida por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a contagem em cada lista. |
count_distinct |
count_distinct(expression) |
Devolve a contagem de valores não null distintos na coluna definida por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a contagem em cada lista. |
covar_pop |
covar_pop(column_1, column_2) |
Devolve a covariância da população de column_1 e column_2 . |
covar_samp |
covar_samp(column_1, column_2) |
Devolve a covariância de amostra de column_1 e column_2 . |
degrees |
degrees(value) |
Converte value de radianos para graus. |
expon_dist |
expon_dist(value, lambda, cumulative) |
Devolve a posição de value na distribuição exponencial com o parâmetro lambda . Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
f_dist |
f_dist(value, dof_1, dof_2, cumulative) |
Devolve a posição de value na distribuição F com os parâmetros dof_1 e dof_2 . Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
f_inv |
f_inv(probability, dof_1, dof_2) |
Devolve a posição de probability na distribuição F cumulativa inversa com os parâmetros dof_1 e dof_2 . |
fact |
fact(value) |
Devolve o fatorial de value . |
gamma_dist |
gamma_dist(value, alpha, beta, cumulative) |
Devolve a posição de value na distribuição gama com os parâmetros alpha e beta . Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
gamma_inv |
gamma_inv(probability, alpha, beta) |
Devolve a posição de probability na distribuição gama cumulativa inversa com parâmetros alpha e beta . |
geomean |
geomean(expression) |
Devolve a média geométrica da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a média geométrica de cada lista. |
hypgeom_dist |
hypgeom_dist(sample_successes, sample_size, population_successes, population_size, cumulative) |
Devolve a probabilidade de obter sample_successes a partir do número de sample_size , do número de population_successes e de population_size fornecidos. Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
intercept |
intercept(y_column, x_column) |
Devolve a interceção da linha de regressão linear através dos pontos determinados por y_column e x_column . Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Como fazer previsões no Looker com cálculos de tabelas. |
kurtosis |
kurtosis(expression) |
Devolve a curtose excessiva da amostra da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a curtose excessiva da amostra de cada lista. |
large |
large(expression, k) |
Devolve o k -ésimo maior valor da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve o k -ésimo maior valor de cada lista. |
match |
match(value, expression) |
Devolve o número da linha da primeira ocorrência de value na coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a posição de value em cada lista. |
max |
max(expression) |
Devolve o valor máximo da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve o valor máximo de cada lista. Para ver exemplos que usam max , consulte as publicações da comunidade Usar listas em cálculos de tabelas e Agrupar por uma dimensão em cálculos de tabelas. |
mean |
mean(expression) |
Devolve a média da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a média de cada lista. Para ver exemplos que usam mean , consulte a publicação da comunidade Calcular médias móveis e a publicação da comunidade Desvio padrão e deteção de valores atípicos de séries cronológicas simples com cálculos de tabelas. |
median |
median(expression) |
Devolve a mediana da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a mediana de cada lista. |
min |
min(expression) |
Devolve o mínimo da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve o mínimo de cada lista. |
mode |
mode(expression) |
Devolve a moda da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a moda de cada lista. |
multinomial |
multinomial(value_1, value_2, ...) |
Devolve o fatorial da soma dos argumentos dividido pelo produto de cada um dos respetivos fatoriais. |
negbinom_dist |
negbinom_dist(num_failures, num_successes, probability, cumulative) |
Devolve a probabilidade de obter num_failures falhas antes de obter num_successes êxitos, com a probability de êxito especificada. Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
norm_dist |
norm_dist(value, mean, stdev, cumulative) |
Devolve a posição de value na distribuição normal com a mean e o stdev indicados. Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
norm_inv |
norm_inv(probability, mean, stdev) |
Devolve a posição de probability na distribuição cumulativa normal inversa. |
norm_s_dist |
norm_s_dist(value, cumulative) |
Devolve a posição de value na distribuição normal padrão. Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
norm_s_inv |
norm_s_inv(probability) |
Devolve a posição de probability na distribuição cumulativa normal padrão inversa. |
percent_rank |
percent_rank(column, value) |
Devolve a classificação de value em column como uma percentagem de 0 a 1, inclusive, em que column é a coluna, o campo, a lista ou o intervalo que contém o conjunto de dados a considerar; e value é a coluna com o valor para o qual a classificação percentual vai ser determinada.Exemplos de utilização:percent_rank(${view_name.field_1}, ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), 2) |
percentile |
percentile(expression, percentile_value) |
Devolve o valor da coluna criada por expression correspondente ao percentile_value fornecido, a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve o valor percentil para cada lista. percentile_value tem de ser entre 0 e 1; caso contrário, devolve null . |
pi |
pi() |
Devolve o valor de pi. |
poisson_dist |
poisson_dist(value, lambda, cumulative) |
Devolve a posição de value na distribuição de Poisson com o parâmetro lambda . Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
product |
product(expression) |
Devolve o produto da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve o produto de cada lista. |
radians |
radians(value) |
Converte value de graus para radianos. |
rank |
rank(value, expression) |
Devolve a classificação de value na coluna criada por expression . Por exemplo, se quiser classificar as encomendas pelo respetivo preço de venda total, pode usar rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price}) , que atribui uma classificação a cada valor de order_items.total_sale_price na sua consulta quando o compara com a coluna inteira de order_items.total_sale_price na sua consulta. No caso em que o elemento expression define várias listas, esta função devolve o tamanho relativo do elemento value em cada lista. Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Classificações com cálculos de tabelas. |
rank_avg |
rank_avg(value, expression) |
Devolve a classificação média de value na coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a classificação média de value em cada lista. |
running_product |
running_product(value_column) |
Devolve um produto cumulativo dos valores em value_column . |
running_total |
running_total(value_column) |
Devolve um total ativo dos valores em value_column . Para ver um exemplo, consulte a página de práticas recomendadas Criar um total acumulado nas colunas com cálculos de tabelas. |
sin |
sin(value) |
Devolve o seno de value . |
skew |
skew(expression) |
Devolve a assimetria da amostra da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a assimetria da amostra de cada lista. |
slope |
slope(y_column, x_column) |
Devolve o declive da linha de regressão linear através de pontos determinados por y_column e x_column . Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Como fazer previsões no Looker com cálculos de tabelas. |
small |
small(expression, k) |
Devolve o k th valor mais pequeno da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve o k th valor mais pequeno de cada lista. |
stddev_pop |
stddev_pop(expression) |
Devolve o desvio padrão (população) da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve o desvio padrão (população) de cada lista. |
stddev_samp |
stddev_samp(expression) |
Devolve o desvio padrão (amostra) da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve o desvio padrão (amostra) de cada lista. |
sum |
sum(expression) |
Devolve a soma da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a soma de cada lista. Para ver exemplos com sum , consulte as páginas de práticas recomendadas Agregação em linhas (totais de linhas) em cálculos de tabelas e Como calcular a percentagem do total. |
t_dist |
t_dist(value, dof, cumulative) |
Devolve a posição de value na distribuição t de Student com dof graus de liberdade. Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
t_inv |
t_inv(probability, dof) |
Devolve a posição de probability na distribuição cumulativa normal inversa com dof graus de liberdade. |
t_test |
t_test(column_1, column_2, tails, type) |
Devolve o resultado do teste t de t nos dados de column_1 e column_2 , usando 1 ou 2 tails . type : 1 = aos pares, 2 = homocedástico, 3 = heterocedástico. |
tan |
tan(value) |
Devolve a tangente de value . |
var_pop |
var_pop(expression) |
Devolve a variância (população) da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a variância (população) de cada lista. |
var_samp |
var_samp(expression) |
Devolve a variância (amostra) da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve a variância (amostra) de cada lista. |
weibull_dist |
weibull_dist(value, shape, scale, cumulative) |
Devolve a posição de value na distribuição de Weibull com os parâmetros shape e scale . Se cumulative = yes , devolve a probabilidade cumulativa. |
z_test |
z_test(data, value, stdev) |
Devolve o valor P unilateral do teste Z usando o data e o stdev existentes na média hipotética value . |
Operadores para qualquer expressão do Looker
Pode usar os seguintes operadores matemáticos padrão:
Operador | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
+ |
value_1 + value_2 |
Adiciona value_1 e value_2 . |
- |
value_1 - value_2 |
Subtrai value_2 de value_1 . |
* |
value_1 * value_2 |
Multiplica value_1 e value_2 . |
/ |
value_1 / value_2 |
Divide value_1 por value_2 . |
Funções de string
As funções de string operam em frases, palavras ou letras, que são denominadas coletivamente "strings". Pode usar funções de string para escrever palavras e letras em maiúsculas, extrair partes de uma expressão, verificar se uma palavra ou uma letra está numa expressão ou substituir elementos de uma palavra ou uma expressão. As funções de string também podem ser usadas para formatar os dados devolvidos na tabela.
Funções para qualquer expressão do Looker
Funções apenas para cálculos da tabela
Funções de data
As funções de data permitem-lhe trabalhar com datas e horas.
Funções para qualquer expressão do Looker
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
add_days |
add_days(number, date) |
Adiciona number dias a date . |
add_hours |
add_hours(number, date) |
Adiciona number horas a date . |
add_minutes |
add_minutes(number, date) |
Adiciona number minutos a date . |
add_months |
add_months(number, date) |
Adiciona number meses a date . |
add_seconds |
add_seconds(number, date) |
Adiciona number segundos a date . |
add_years |
add_years(number, date) |
Adiciona number anos a date . |
date |
date(year, month, day) |
Devolve a data "year-month-day " ou null se a data for inválida. |
date_time |
date_time(year, month, day, hours, minutes, seconds) |
Devolve a data year-month-day hours:minutes:seconds ou null se a data for inválida. |
diff_days |
diff_days(start_date, end_date) |
Devolve o número de dias entre start_date e end_date . Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Usar datas em cálculos de tabelas. |
diff_hours |
diff_hours(start_date, end_date) |
Devolve o número de horas entre start_date e end_date . |
diff_minutes |
diff_minutes(start_date, end_date) |
Devolve o número de minutos entre start_date e end_date . Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Usar datas em cálculos de tabelas. |
diff_months |
diff_months(start_date, end_date) |
Devolve o número de meses entre start_date e end_date . Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Agrupar por uma dimensão em cálculos de tabelas. |
diff_seconds |
diff_seconds(start_date, end_date) |
Devolve o número de segundos entre start_date e end_date . |
diff_years |
diff_years(start_date, end_date) |
Devolve o número de anos entre start_date e end_date . |
extract_days |
extract_days(date) |
Extrai os dias de date . Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Usar datas em cálculos de tabelas. |
extract_hours |
extract_hours(date) |
Extrai as horas de date . |
extract_minutes |
extract_minutes(date) |
Extrai os minutos de date . |
extract_months |
extract_months(date) |
Extrai os meses de date . |
extract_seconds |
extract_seconds(date) |
Extrai os segundos de date . |
extract_years |
extract_years(date) |
Extrai os anos de date . |
now |
now() |
Devolve a data e a hora atuais. Para ver exemplos que usam now , consulte a publicação da comunidade A função de cálculo de tabela Now() tem um melhor processamento do fuso horário e a publicação da comunidade Usar datas em cálculos de tabelas. |
trunc_days |
trunc_days(date) |
Trunca date para dias. |
trunc_hours |
trunc_hours(date) |
Trunca date para horas. |
trunc_minutes |
trunc_minutes(date) |
Trunca date para minutos. |
trunc_months |
trunc_months(date) |
Trunca date para meses. |
trunc_years |
trunc_years(date) |
Trunca date para anos. |
Funções apenas para cálculos da tabela
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
to_date |
to_date(string) |
Devolve a data e a hora correspondentes a string (AAAA, AAAA-MM, AAAA-MM-DD, AAAA-MM-DD hh, AAAA-MM-DD hh:mm ou AAAA-MM-DD hh:mm:ss). |
Funções, operadores e constantes lógicas
As funções e os operadores lógicos são usados para avaliar se algo é verdadeiro ou falso. As expressões que usam estes elementos recebem um valor, avaliam-no em função de alguns critérios, devolvem Yes
se os critérios forem cumpridos e No
se não forem cumpridos. Existem também vários operadores lógicos para comparar valores e combinar expressões lógicas.
Funções para qualquer expressão do Looker
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
case |
case(when(yesno_arg, value_if_yes), when(yesno_arg, value_if_yes), ..., else_value) |
Adicionado a 21/10
Permite a lógica condicional com várias condições e resultados. Devolve value_if_yes para o primeiro caso when cujo valor yesno_arg seja yes . Devolve else_value se todos os casos de when forem no . |
coalesce |
coalesce(value_1, value_2, ...) |
Devolve o primeiro valor não null em value_1 , value_2 , ... , value_n se for encontrado e null caso contrário. Para ver exemplos que usam coalesce , consulte as seguintes publicações da comunidade: Criar um total acumulado nas linhas com cálculos de tabelas, Criar uma percentagem do total nas linhas com cálculos de tabelas e Usar pivot_index em cálculos de tabelas. |
if |
if(yesno_expression, value_if_yes, value_if_no) |
Se yesno_expression for avaliado como Yes , devolve o valor value_if_yes . Caso contrário, devolve o valor value_if_no . Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Agrupar por uma dimensão em cálculos de tabelas. |
is_null |
is_null(value) |
Devolve Yes se value for null e No caso contrário. Para ver um exemplo, consulte a página de documentação Criar expressões do Looker. Para outro exemplo que usa is_null com o operador NOT , consulte a página de documentação Usar cálculos de tabelas. |
Operadores para qualquer expressão do Looker
Os seguintes operadores de comparação podem ser usados com qualquer tipo de dados:
Pode usar os seguintes operadores de comparação com números, datas e strings:
Também pode combinar expressões do Looker com estes operadores lógicos:
Estes operadores lógicos têm de estar em maiúsculas. Os operadores lógicos escritos em minúsculas não funcionam.
Constantes lógicas
Pode usar constantes lógicas em expressões do Looker. Estas constantes são sempre escritas em minúsculas e têm os seguintes significados:
Constante | Significado |
---|---|
yes |
True |
no |
Falso |
null |
Nenhum valor |
Tenha em atenção que as constantes yes
e no
são os símbolos especiais que significam verdadeiro ou falso nas expressões do Looker. Por outro lado, a utilização de aspas, como em "yes"
e "no"
, cria strings literais com esses valores.
As expressões lógicas são avaliadas como verdadeiras ou falsas sem necessitar de uma função if
. Por exemplo, isto:
if(${field} > 100, yes, no)
é equivalente a isto:
${field} > 100
Também pode usar null
para indicar que não existe valor. Por exemplo, pode querer determinar se um campo está vazio ou atribuir um valor vazio numa determinada situação. Esta fórmula não devolve nenhum valor se o campo for inferior a 1 ou devolve o valor do campo se for superior a 1:
if(${field} < 1, null, ${field})
Combinar operadores AND
e OR
Os operadores AND
são avaliados antes dos operadores OR
, se não especificar a ordem com parênteses. Assim, a seguinte expressão sem parênteses adicionais:
if (
${order_items.days_to_process}>=4 OR
${order_items.shipping_time}>5 AND
${order_facts.is_first_purchase},
"review", "okay")
seria avaliado da seguinte forma:
if (
${order_items.days_to_process}>=4 OR
(${order_items.shipping_time}>5 AND ${order_facts.is_first_purchase}),
"review", "okay")
Funções posicionais
Ao criar cálculos de tabelas, pode usar funções de transformação posicional para extrair informações sobre campos em diferentes linhas ou colunas dinâmicas. Também pode criar listas e obter o índice da linha atual ou da coluna dinâmica.
Totais de colunas e linhas apenas para cálculos de tabelas
Se a análise detalhada contiver totais, pode fazer referência aos valores totais das colunas e das linhas:
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
:total |
${field:total} |
Devolve o total da coluna do campo. |
:row_total |
${field:row_total} |
Devolve o total da linha do campo. |
Funções relacionadas com linhas apenas para cálculos de tabelas
Algumas destas funções usam as posições relativas das linhas, pelo que a alteração da ordem de ordenação das linhas afeta os resultados das funções.
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
index |
index(expression, n) |
Devolve o valor do elemento n da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas, caso em que devolve o elemento n de cada lista. |
list |
list(value_1, value_2, ...) |
Cria uma lista a partir dos valores fornecidos. Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Usar listas em cálculos de tabelas. |
lookup |
lookup(value, lookup_column, result_column) |
Devolve o valor em result_column que está na mesma linha que value está em lookup_column . |
offset |
offset(column, row_offset) |
Devolve o valor da linha (n + row_offset) em column , onde n é o número da linha atual. Para ver exemplos que usam offset , consulte a página de práticas recomendadas Calcular a percentagem do valor anterior e a alteração percentual com cálculos de tabelas. |
offset_list |
offset_list(column, row_offset, num_values) |
Devolve uma lista dos valores num_values a partir da linha (n + row_offset) em column , onde n é o número da linha atual. Para ver um exemplo, consulte a publicação da comunidade Calcular médias móveis. |
row |
row() |
Devolve o número da linha atual. |
Funções relacionadas com tabelas dinâmicas apenas para cálculos de tabelas
Algumas destas funções usam as posições relativas das colunas dinâmicas, pelo que alterar a ordem de ordenação da dimensão dinâmica afeta os resultados dessas funções.
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
pivot_column |
pivot_column() |
Devolve o índice da coluna dinâmica atual. |
pivot_index |
pivot_index(expression, pivot_index) |
Avalia expression no contexto da coluna de tabela dinâmica na posição pivot_index (1 para a primeira tabela dinâmica, 2 para a segunda tabela dinâmica, etc.). Devolve o valor nulo para resultados não dinâmicos. Para ver exemplos que usam pivot_index , consulte as publicações da comunidade Usar pivot_index em cálculos de tabelas e Criar uma percentagem do total em linhas com cálculos de tabelas. |
pivot_offset |
pivot_offset(pivot_expression, col_offset) |
Devolve o valor de pivot_expression na posição (n + col_offset) , em que n é a posição da coluna dinâmica atual. Devolve o valor nulo para resultados não dinâmicos. Para ver exemplos que usam pivot_offset , consulte a publicação da comunidade Criar um total acumulado nas linhas com cálculos de tabelas e a página de práticas recomendadas Calcular a percentagem do valor anterior e a alteração percentual com cálculos de tabelas. |
pivot_offset_list |
pivot_offset_list(pivot_expression, col_offset, num_values) |
Devolve uma lista dos valores num_values em pivot_expression a partir da posição (n + col_offset) , em que n é o índice da tabela dinâmica atual. Devolve null para resultados não dinamizados. |
pivot_row |
pivot_row(expression) |
Devolve os valores dinâmicos de expression como uma lista. Devolve null para resultados não dinamizados. Para ver exemplos com pivot_row , consulte as páginas de práticas recomendadas Agregação em linhas (totais de linhas) em cálculos de tabelas e Como calcular a percentagem do total. |
pivot_where |
pivot_where(select_expression, expression) |
Devolve o valor de expression para a coluna dinâmica que satisfaz exclusivamente select_expression ou null se não existir uma coluna exclusiva. |
As funções de tabela dinâmica específicas que usa determinam se o cálculo da tabela é apresentado junto a cada coluna com dados dinâmicos ou como uma única coluna no final da tabela.
Funções de filtro para filtros personalizados e campos personalizados
As funções de filtro permitem-lhe trabalhar com expressões de filtro para devolver valores com base em dados filtrados. As funções de filtro funcionam em filtros personalizados, filtros em medidas personalizadas e dimensões personalizadas, mas não são válidas em cálculos de tabelas.
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
matches_filter |
matches_filter(field, filter_expression) |
Devolve Yes se o valor do campo corresponder à expressão de filtro e No caso contrário. |