Looker-Funktionen und Operatoren

Wenn Ihr Administrator die Labs-Funktion Benutzerdefinierte Felder aktiviert hat, können Sie mit den folgenden Funktionen allgemeine Funktionen schnell ausführen, ohne Looker-Ausdrücke zu erstellen:

  • Schnellberechnungen für häufige Berechnungen an numerischen Feldern in einer Datentabelle für die Funktion „Erkunden“

  • Benutzerdefinierte Gruppen zum schnellen Gruppieren von Werten unter benutzerdefinierten Labels, ohne die CASE WHEN-Logik in sql-Parametern oder type: case-Feldern entwickeln zu müssen

  • Benutzerdefinierte Klassen zum Gruppieren numerischer Dimensionsdimensionen in benutzerdefinierten Ebenen, ohne type: tier-LookML-Felder entwickeln zu müssen

Looker-Ausdrücke (manchmal auch als Lexp bezeichnet) werden verwendet, um Berechnungen für Folgendes auszuführen:

Wesentlicher Bestandteil dieser Ausdrücke sind die Funktionen und Operatoren, die Sie darin verwenden können. Die Funktionen und Operatoren lassen sich in einige grundlegende Kategorien unterteilen:

Einige Funktionen sind nur für Tabellenkalkulationen verfügbar

Looker-Ausdrücke für benutzerdefinierte Filter und benutzerdefinierte Felder unterstützen keine Looker-Funktionen, die Datentypen umwandeln, Daten aus mehreren Zeilen zusammenfassen oder auf andere Zeilen oder Pivot-Spalten verweisen. Diese Funktionen werden nur für Tabellenberechnungen unterstützt, einschließlich Tabellenberechnungen im Parameter expression eines Datentests.

Auf dieser Seite wird die Verfügbarkeit von Funktionen und Operatoren verdeutlicht, abhängig von deren Verwendung innerhalb eines Looker-Ausdrucks.

Mathematische Funktionen und Operatoren

Es gibt zwei Möglichkeiten zur Verwendung von mathematischen Funktionen und Operatoren:

  • Einige mathematische Funktionen führen Berechnungen auf der Grundlage einer einzelnen Zeile aus. Beispiel: Auf-/Abrundungen, Quadratwurzelberechnungen, Multiplikationen und ähnliche Funktionen können bei Werten angewendet werden, die sich in einer einzelnen Zeile befinden, wobei für jede Zeile ein eigener Wert übergeben wird. Alle mathematischen Operatoren, z. B. +, werden jeweils auf eine Zeile angewendet.
  • Andere mathematische Funktionen wie Durchschnittswerte und laufende Summen werden auf viele Zeilen angewendet. Diese Funktionen schließen bei Operationen mehrere Zeilen ein und fassen sie in einer einzelnen Zahl zusammen; diese Zahl wird dann in jeder Zeile angezeigt.

Funktionen für Looker-Ausdrücke

Funktion Syntax Zweck
abs abs(value) Gibt den Absolutwert von value zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Community-Thema Standardabweichung und einfache Zeitachsenerkennung mit Tabellenberechnungen.
ceiling ceiling(value) Gibt die kleinste Ganzzahl zurück, die größer oder gleich value ist.
exp exp(value) Gibt e hoch value zurück.
floor floor(value) Gibt die größte Ganzzahl zurück, die kleiner oder gleich value ist.
ln ln(value) Gibt den natürlichen Logarithmus von value zurück.
log log(value) Gibt den Logarithmus zur Basis 10 von value zurück.
mod mod(value, divisor) Gibt den Rest der Division von value durch divisor zurück.
power power(base, exponent) Gibt base zurück, hoch exponent.

Ein Beispiel finden Sie im Community-Thema Standardabweichung und einfache Zeitachsenerkennung mit Tabellenberechnungen.
rand rand() Gibt eine zufällige Zahl zwischen 0 und 1 zurück.
round round(value, num_decimals) Gibt value zurück, gerundet auf num_decimals Dezimalstellen.

Beispiele für die Verwendung von round finden Sie in den Community-Themen pivot_index in Tabellenberechnungen verwenden und Ausreißererkennung für einfache Zeitachsenabweichungen mithilfe von Tabellenberechnungen verwenden.
sqrt sqrt(value) Gibt die Quadratwurzel von value zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Community-Thema Standardabweichung und einfache Zeitachsenerkennung mit Tabellenberechnungen.

Funktionen nur für Tabellenkalkulationen

Viele dieser Funktionen operieren über mehrere Zeilen hinweg und beziehen nur die von Ihrer Abfrage übergebenen Zeilen ein.

Funktion Syntax Zweck
acos acos(value) Gibt den Arkuskosinus von value zurück.
asin asin(value) Gibt den Arkussinus von value zurück.
atan atan(value) Gibt den Arkustangens von value zurück.
beta_dist beta_dist(value, alpha,
beta, cumulative)		 Gibt die Position von value in der Betaverteilung mit den Parametern alpha und beta zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
beta_inv beta_inv(probability,
alpha, beta)		 Gibt die Position von probability in der umgekehrten kumulierten Betaverteilung mit den Parametern alpha und beta zurück.
binom_dist binom_dist(num_successes,
num_tests,
probability, cumulative)		 Gibt die Wahrscheinlichkeit zurück, dass num_successes in num_tests Tests mit dem angegebenen probability Erfolg besteht. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
binom_inv binom_inv(num_tests,
test_probability,
target_probability)		 Gibt die kleinste Zahl k zurück, sodass binom(k, num_tests,
test_probability, yes)
>= target_probability
chisq_dist chisq_dist(value, dof,
cumulative)		 Gibt die Position von value in der Gammaverteilung mit dof Freiheitsgraden zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
chisq_inv chisq_inv(probability, dof) Gibt die Position von probability in der umgekehrten kumulierten Gammaverteilung mit dof Freiheitsgraden zurück.
chisq_test chisq_test(actual,
expected)		 Gibt die Wahrscheinlichkeit für den Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit zwischen den Daten actual und expected zurück. actual kann eine Spalte oder eine Liste mit Listen sein. expected muss vom selben Typ sein.
combin combin(set_size,
selection_size)		 Gibt die Anzahl der Auswahlmöglichkeiten für selection_size-Elemente aus einer Gruppe von Größen (set_size) zurück.
confidence_norm confidence_norm(alpha,
stdev, n)		 Gibt die halbe Breite des normalen Konfidenzintervalls für die Signifikanzebene alpha, die Standardabweichung stdev und die Stichprobengröße n zurück.
confidence_t confidence_t(alpha,
stdev, n)		 Gibt die halbe Breite des t-Verteilungskonfidenzintervalls von Schülern und Studenten auf der Prioritätsstufe alpha, der Standardabweichung stdev und der Stichprobengröße n zurück.
correl correl(column_1, column_2) Gibt den Korrelationskoeffizienten column_1 und column_2 zurück.
cos cos(value) Gibt den Kosinus von value zurück.
count count(expression) Gibt die Anzahl der Nicht-null-Werte in der durch expression definierten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte von Listen definiert. In diesem Fall wird die Anzahl in jeder Liste zurückgegeben.
count_distinct count_distinct(expression) Gibt die Anzahl der eindeutigen Nicht-null-Werte in der durch expression definierten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird die Anzahl in jeder Liste zurückgegeben.
covar_pop covar_pop(column_1,
column_2)		 Gibt die Populationskovarianz von column_1 und column_2 zurück.
covar_samp covar_samp(column_1,
column_2)		 Gibt die Beispielkovarianz von column_1 und column_2 zurück.
degrees degrees(value) Wandelt value von Bogenmaß in Grad um.
expon_dist expon_dist(value, lambda,
cumulative)		 Gibt die Position von value bei der Exponentialverteilung mit Parameter lambda zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
f_dist f_dist(value, dof_1,
dof_2, cumulative)		 Gibt die Position von value in der F-Verteilung mit den Parametern dof_1 und dof_2 zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
f_inv f_inv(probability, dof_1,
dof_2)		 Gibt die Position von probability in der umgekehrten kumulierten F-Verteilung mit den Parametern dof_1 und dof_2 zurück.
fact fact(value) Gibt die Fakultät von value zurück.
gamma_dist gamma_dist(value, alpha,
beta, cumulative)		 Gibt die Position von value in der Gammaverteilung mit den Parametern alpha und beta zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
gamma_inv gamma_inv(probability,
alpha, beta)		 Gibt die Position von probability in der umgekehrten kumulierten Gammaverteilung mit den Parametern alpha und beta zurück.
geomean geomean(expression) Gibt den geometrischen Durchschnitt der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte für Listen definiert. In diesem Fall wird der geometrische Mittelwert jeder Liste zurückgegeben.
hypgeom_dist hypgeom_dist
(sample_successes,
sample_size,
population_successes,
population_size,
cumulative)		 Gibt die Wahrscheinlichkeit zurück, dass sample_successes aus gegebenem sample_size, population_successes und population_size zurückgegeben wird. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
intercept intercept(y_column,
x_column)		 Gibt den Abfangen der linearen Regressionslinie durch die von y_column und x_column festgelegten Punkte zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Hilfeartikel Prognosen in Looker mit Tabellenberechnungen erstellen.
kurtosis kurtosis(expression) Gibt die überzählige Kurtosis der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird die überzählige Kurtosis der einzelnen Listen zurückgegeben.
large large(expression, k) Gibt den k-größten Wert der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird der k-größte Wert jeder Liste zurückgegeben.
match match(value, expression) Gibt die Zeilennummer des ersten Vorkommens von value in der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird die Position von value in jeder Liste zurückgegeben.
max max(expression) Gibt das Maximum der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird das Maximum jeder Liste zurückgegeben.

Beispiele für die Verwendung von max finden Sie in den Community-Themen Listen in Tabellenberechnungen verwenden und Nach Dimensionen in Tabellenberechnungen gruppieren.
mean mean(expression) Gibt den Mittelwert der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird der Mittelwert jeder Liste zurückgegeben.

Beispiele für die Verwendung von mean finden Sie im Hilfeartikel Gleitende Durchschnitte berechnen und im Community-Thema Standardabweichung und einfache Ausreißererkennung mit Tabellenberechnungen.
median median(expression) Gibt den Medianwert der Spalte zurück, die von expression erstellt wurde, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird der Median der einzelnen Listen zurückgegeben.
min min(expression) Gibt den Mindestwert der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird der Mindestwert jeder Liste zurückgegeben.
mode mode(expression) Gibt den Modus der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird der Modus jeder Liste zurückgegeben.
multinomial multinomial(value_1,
value_2, ...)		 Gibt den Faktor der Summe der Argumente geteilt durch das Produkt der entsprechenden Faktoren zurück.
negbinom_dist negbinom_dist(num_failures,
num_successes,
probability,
cumulative)		 Gibt die Wahrscheinlichkeit zurück, dass num_failures-Fehler auftreten, bevor num_successes-Erfolge mit dem angegebenen probability-Erfolg erzielt werden. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
norm_dist norm_dist(value, mean,
stdev, cumulative)		 Gibt die Position von value bei der Normalverteilung mit den angegebenen mean- und stdev-Werten zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
norm_inv norm_inv(probability, mean,
stdev)		 Gibt die Position von probability bei der Umkehrung der kumulierten Normalverteilung zurück.
norm_s_dist norm_s_dist(value,
cumulative)		 Gibt die Position von value bei der Standardnormalverteilung zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
norm_s_inv norm_s_inv(probability) Gibt die Position von probability bei der umgekehrten Standardnormalverteilung zurück.
percent_rank percent_rank(column, value) Gibt den Rang von value in column als Prozentsatz von 0 bis einschließlich 1 zurück, wobei column die zu berücksichtigende Spalte, das Feld, die Liste oder der Bereich ist. value ist die Spalte mit dem Wert, für den der Prozentrang ermittelt wird.

Beispielnutzung:

percent_rank(${view_name.field_1}, ${view_name.field_1})
percent_rank(list(1, 2, 3), ${view_name.field_1})
percent_rank(list(1, 2, 3), 2)
percentile percentile(value_column,
percentile_value)		 Gibt den Wert aus der Spalte zurück, die von expression erstellt wurde, die dem angegebenen percentile_value entspricht, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird der Perzentilwert für jede Liste zurückgegeben. percentile_value muss zwischen 0 und 1 liegen. Andernfalls wird null zurückgegeben.
pi pi() Gibt den Wert von pi zurück.
poisson_dist poisson_dist(value, lambda,
cumulative)		 Gibt die Position von value in der Posson-Verteilung mit dem Parameter lambda zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
product product(expression) Gibt das Produkt der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird das Produkt jeder einzelnen Liste zurückgegeben.
radians radians(value) Wandelt value von Grad in Bogenmaß um.
rank rank(value, expression) Gibt den Rang value in der von expression erstellten Spalte zurück. Wenn Sie beispielsweise Bestellungen nach ihrem Sonderangebotspreis sortieren möchten, können Sie rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price}) verwenden. Damit wird der Rang für jeden Wert von order_items.total_sale_price in Ihrer Abfrage mit dem gesamten Wert von order_items.total_sale_price in der Abfrage verglichen. Falls expression mehrere Listen definiert, gibt diese Funktion die relative Größe der value in jeder Liste zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Community-Thema Rang bei Tabellenberechnungen.
rank_avg rank_avg(value, expression) Gibt den durchschnittlichen Rang value in der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird in jeder Liste der durchschnittliche Rang von value zurückgegeben.
running_product running_product
(value_column)		 Gibt ein laufendes Produkt der Werte in value_column zurück.
running_total running_total(value_column) Gibt eine laufende Summe der Werte in value_column zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Hilfeartikel Laufende Spalten mithilfe von Tabellenberechnungen erstellen.
sin sin(value) Gibt den Sinus von value zurück.
skew skew(expression) Gibt die Beispielverzerrung der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird die Beispielverzerrung jeder Liste zurückgegeben.
slope slope(y_column, x_column) Gibt die Steigung der linearen Regressionslinie durch Punkte zurück, die durch y_column und x_column bestimmt werden.

Ein Beispiel finden Sie im Hilfeartikel Prognosen in Looker mit Tabellenberechnungen erstellen.
small small(expression, k) Gibt den kkleinsten Wert der Spalte zurück, die von expression erstellt wurde, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird der kkleinste Wert jeder Liste zurückgegeben.
stddev_pop stddev_pop(expression) Gibt die Standardabweichung (Population) der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird die Standardabweichung (Population) jeder Liste zurückgegeben.
stddev_samp stddev_samp(expression) Gibt die Standardabweichung (Stichprobe) der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird die Standardabweichung (Stichprobe) jeder Liste zurückgegeben.
sum sum(expression) Gibt die Summe der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird die Summe der einzelnen Listen zurückgegeben.

Beispiele für die Verwendung von sum finden Sie in den Hilfeartikeln Zeilenübergreifend aggregieren (Zeilensummen) in Tabellenberechnungen und So berechnen Sie den Prozentsatz der Gesamtsumme.
t_dist t_dist(value, dof,
cumulative)		 Gibt die Position von value auf der t t-Verteilung mit dof Freiheitsgraden zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
t_inv t_inv(probability, dof) Gibt die Position von probability bei der umgekehrten kumulierten Normalverteilung mit dof Freiheitsgraden zurück.
t_test t_test(column_1, column_2,
tails, type)		 Gibt das Ergebnis eines Student-Tests für die Daten von column_1 und column_2 mit 1 oder 2 tails zurück. type: 1 = gekoppelt, 2 = homoskedastisch, 3 = heteroskedastisch
tan tan(value) Gibt den Tangens von value zurück.
var_pop var_pop(expression) Gibt die Varianz (Auffüllung) der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird die Varianz (Population) jeder Liste zurückgegeben.
var_samp var_pop(expression) Gibt die Varianz (Stichprobe) der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird die Varianz (Stichprobe) jeder Liste zurückgegeben.
weibull_dist weibull_dist(value, shape,
scale, cumulative)		 Gibt die Position von value in der Weibull-Verteilung mit den Parametern shape und scale zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
z_test z_test(data, value, stdev) Gibt den einseitigen p-Wert des Z-Tests unter Verwendung der vorhandenen data und stdev für den hypothetischen Mittelwert value zurück.

Operatoren für Looker-Ausdrücke

Sie können die folgenden mathematischen Standardoperatoren verwenden:

Operator Syntax Zweck
+ value_1 + value_2 Fügt value_1 und value_2 hinzu.
- value_1 - value_2 Subtrahiert value_2 von value_1.
* value_1 * value_2 Multipliziert value_1 und value_2.
/ value_1 / value_2 Dividiert value_1 durch value_2.

Stringfunktionen

Stringfunktionen arbeiten mit Sätzen, Wörtern oder Buchstaben, die zusammenfassend als „strings&" Mithilfe von Zeichenfolgenfunktionen können Sie Wörter und Buchstaben in Großbuchstaben schreiben, Teile einer Phrase extrahieren, überprüfen, ob sich ein Wort oder ein Buchstabe in einer Phrase befindet, oder Elemente eines Wortes oder einer Phrase ersetzen. Zeichenfolgenfunktionen können auch verwendet werden, um die in der Tabelle zurückgegebenen Daten zu formatieren.

Funktionen für Looker-Ausdrücke

Funktion Syntax Zweck
concat concat(value_1, value_2, ...) Gibt value_1, value_2, ..., value_n zurück, die als ein String verknüpft sind.
contains contains(string, search_string) Gibt Yes zurück, wenn string search_string enthält, ansonsten No.
length length(string) Gibt die Anzahl der Zeichen in string zurück.
lower lower(string) Gibt string zurück, wobei alle Zeichen in Kleinbuchstaben umgewandelt werden.
position position(string, search_string) Gibt den Startindex von search_string in string zurück, sofern vorhanden, ansonsten 0.
replace replace(string, old_string, new_string) Gibt string zurück, wobei alle Vorkommen von old_string durch new_string ersetzt werden.
substring substring(string, start_position, length) Gibt den Teilstring von string zurück, beginnend mit start_position, bestehend aus length Zeichen. start_position beginnt bei 1, wobei 1 das erste Zeichen im String darstellt, 2 das zweite Zeichen im String und so weiter.
upper upper(string) Gibt string zurück, wobei alle Zeichen in Großbuchstaben umgewandelt werden.

Funktionen nur für Tabellenkalkulationen

Funktion Syntax Zweck
split split(string, delimeter) Gibt eine Liste von Strings in string zurück, unterteilt nach delimiter.
to_number to_number(string) Gibt die durch string dargestellte Zahl oder null zurück, wenn der String nicht konvertiert werden kann.
to_string to_string(value) Gibt die Stringdarstellung von value oder einen leeren String zurück, wenn value null ist.

Datumsfunktionen

Datumsfunktionen ermöglichen es Ihnen, mit Datum und Uhrzeit zu arbeiten.

Funktionen für Looker-Ausdrücke

Funktion Syntax Zweck
add_days add_days(number, date) Fügt number Tage zu date hinzu.
add_hours add_hours(number, date) Fügt number Stunden zu date hinzu.
add_minutes add_minutes(number, date) Fügt number Minuten zu date hinzu.
add_months add_months(number, date) Fügt number Monate zu date hinzu.
add_seconds add_seconds(number, date) Fügt number Sekunden zu date hinzu.
add_years add_years(number, date) Fügt number Jahre zu date hinzu.
date date(year, month, day) Gibt "year-month-day" und null zurück, wenn das Datum ungültig ist.
date_time date_time(year, month, day,
hours, minutes, seconds)		 Gibt
und das Datum year-month-day hours:minutes:seconds oder null zurück, wenn das Datum ungültig ist.
diff_days diff_days(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Tage zwischen start_date und end_date zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Community-Thema Datumsangaben in Tabellenberechnungen verwenden.
diff_hours diff_hours(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Stunden zwischen start_date und end_date zurück.
diff_minutes diff_minutes(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Minuten zwischen start_date und end_date zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Community-Thema Datumsangaben in Tabellenberechnungen verwenden.
diff_months diff_months(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Monate zwischen start_date und end_date zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Community-Thema In Tabellenberechnungen nach einer Dimension gruppieren.
diff_seconds diff_seconds(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Sekunden zwischen start_date und end_date zurück.
diff_years diff_years(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Jahre zwischen start_date und end_date zurück.
extract_days extract_days(date) Extrahiert die Tage aus date.

Ein Beispiel finden Sie im Community-Thema Datumsangaben in Tabellenberechnungen verwenden.
extract_hours extract_hours(date) Extrahiert die Stunden aus date.
extract_minutes extract_minutes(date) Extrahiert die Minuten aus date.
extract_months extract_months(date) Extrahiert die Monate aus date.
extract_seconds extract_seconds(date) Extrahiert die Sekunden aus date.
extract_years extract_years(date) Extrahiert die Jahre aus date.
now now() Gibt das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit zurück.

Beispiele für die Verwendung von now finden Sie in den Community-Themen Now()-Tabellenberechnungsfunktion mit besserer Zeitzonenverarbeitung und Datumsangaben in Tabellenberechnungen verwenden.
trunc_days trunc_days(date) Kürzt date auf Tage.
trunc_hours trunc_hours(date) Kürzt date auf Stunden.
trunc_minutes trunc_minutes(date) Kürzt date auf Minuten.
trunc_months trunc_months(date) Kürzt date auf Monate.
trunc_years trunc_years(date) Kürzt date auf Jahre.

Funktionen nur für Tabellenkalkulationen

Funktion Syntax Zweck
to_date to_date(string) Gibt das Datum und die Uhrzeit für string zurück (JJJJ, JJJJ-MM, JJJJ-MM-TT, JJJJ-MM-TT hh, JJJJ-MM-TT hh:mm oder JJJJ-MM-TT hh:mm:ss).

Logische Funktionen, Operatoren und Konstanten

Logische Funktionen und Operatoren werden verwendet, um zu beurteilen, ob etwas wahr oder falsch ist. Ausdrücke, die diese Elemente verwenden, verwenden einen Wert, werten ihn mit einigen Kriterien aus, geben Yes zurück, wenn die Kriterien erfüllt sind, und No, wenn die Kriterien nicht erfüllt sind. Es gibt auch verschiedene logische Operatoren zum Vergleichen von Werten und Kombinieren von logischen Ausdrücken.

Funktionen für Looker-Ausdrücke

Funktion Syntax Zweck
case case(when(yesno_arg, value_if_yes), when(yesno_arg, value_if_yes), ..., else_value) ADDED 21.10 Ermöglicht bedingte Logik mit mehreren Bedingungen und Ergebnissen. Gibt value_if_yes für den ersten when-Fall zurück, dessen yesno_arg-Wert yes ist. Gibt else_value zurück, wenn alle when-Fälle no sind.
coalesce coalesce(value_1, value_2, ...) Gibt den ersten Nicht-null-Wert in value_1, value_2, ..., value_n zurück, wenn dieser gefunden wurde. Andernfalls wird null zurückgegeben.

Beispiele für die Verwendung von coalesce finden Sie in den Community-Themen Erstellen einer laufenden Summe über Zeilen mit Tabellenberechnungen, Prozentwert der Summe über Zeilen mit Tabellenberechnungen erstellen und Pivot_Index in Tabellenberechnungen verwenden.
if if(yesno_expression,
value_if_yes,
value_if_no)		 Wenn yesno_expression als Yes ausgewertet wird, wird der Wert value_if_yes zurückgegeben. Andernfalls wird der Wert value_if_no zurückgegeben.

Ein Beispiel finden Sie im Community-Thema In Tabellenberechnungen nach einer Dimension gruppieren.
is_null is_null(value) Gibt Yes zurück, wenn value null ist. Andernfalls gilt No.

Ein Beispiel finden Sie auf der Dokumentationsseite Looker-Ausdrücke erstellen. Ein weiteres Beispiel, in dem is_null mit dem Operator NOT verwendet wird, finden Sie auf der Dokumentationsseite Tabellenberechnungen verwenden.

Operatoren für Looker-Ausdrücke

Die folgenden Vergleichsoperatoren können für jeden Datentyp verwendet werden:

Operator Syntax Zweck
= value_1 = value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 gleich value_2 ist, ansonsten No.
!= value_1 != value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 nicht value_2 ist, ansonsten No.

Die folgenden Vergleichsoperatoren können nur mit Zahlen und Datumsangaben verwendet werden:

Operator Syntax Zweck
> value_1 > value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 größer als value_2 ist, ansonsten No.
< value_1 < value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 kleiner als value_2 ist, ansonsten No.
>= value_1 >= value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 größer oder gleich value_2 ist, ansonsten No.
<= value_1 <= value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 kleiner oder gleich value_2 ist, ansonsten No.

Sie können Looker-Ausdrücke auch mit diesen logischen Operatoren kombinieren:

Operator Syntax Zweck
AND value_1 AND value_2 Gibt Yes zurück, wenn sowohl value_1 als auch value_2 Yes und ansonsten No sind.
OR value_1 OR value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 oder value_2 gleich Yes und ansonsten No ist.
NOT NOT value Gibt Yes zurück, wenn value No ist. Andernfalls gilt No.

Diese logischen Operatoren müssen großgeschrieben werden. Logische Operatoren, die in Kleinbuchstaben geschrieben sind, funktionieren nicht ordnungsgemäß.

Logische Konstanten

Sie können logische Konstanten in Looker-Ausdrücken verwenden. Diese Konstanten werden immer in Kleinbuchstaben geschrieben und haben folgende Bedeutung:

Konstante Bedeutung
yes Ja
no Nein
null Kein Wert

Die Konstanten yes und no sind die Sonderzeichen, die in Looker-Ausdrücken für „wahr“ oder „falsch“ stehen. Wenn Sie dagegen Anführungszeichen wie in "yes" und "no" verwenden, werden Literalstrings mit diesen Werten erstellt.

Logische Ausdrücke werden als wahr oder falsch ausgewertet, ohne dass eine if-Funktion erforderlich ist. Beispiel:

if(${field} > 100, yes, no)

ist gleichbedeutend mit:

${field} > 100

Sie können auch null verwenden, um keinen Wert anzugeben. Beispiel: Sie können bestimmen, ob ein Feld leer ist, oder in einer bestimmten Situation einen leeren Wert zuweisen. Diese Formel übergibt keinen Wert, wenn der Feldwert kleiner als 1 ist bzw. übergibt den Feldwert, wenn er größer als 1 ist:

if(${field} < 1, null, ${field})

Operatoren AND und OR kombinieren

Die Operatoren AND werden vor OR-Operatoren ausgewertet, wenn Sie die Reihenfolge nicht mit Klammern angeben. Demnach wird der folgende Ausdruck ohne zusätzliche Klammern:

if (
  ${order_items.days_to_process}>=4 OR
  ${order_items.shipping_time}>5 AND
  ${order_facts.is_first_purchase},
"review", "okay")

wie folgt ausgewertet:

if (
  ${order_items.days_to_process}>=4 OR
  (${order_items.shipping_time}>5 AND ${order_facts.is_first_purchase}),
"review", "okay")

Positionsfunktionen

Bei der Erstellung von Tabellenkalkulationen können Sie mithilfe von Funktionen zur Positionstransformation Informationen über Felder in verschiedenen Zeilen oder Pivot-Spalten extrahieren. Sie können auch Listen erstellen und den aktuellen Zeilen- oder Pivot-Spaltenindex abrufen.

Spalten- und Zeilensummen nur für Tabellenkalkulationen

Wenn der Messwert Entdecken enthält Summen enthält, können Sie auf die Gesamtwerte für Spalten und Zeilen verweisen:

Funktion Syntax Zweck
:total ${field:total} Gibt die Spaltensumme des Feldes zurück.
:row_total ${field:row_total} Gibt die Zeilensumme des Feldes zurück.

Einige dieser Funktionen verwenden die relative Position von Zeilen, so dass eine Änderung der Sortierreihenfolge der Zeilen die Ergebnisse der Funktionen beeinflusst.

Funktion Syntax Zweck
index index(expression, n) Gibt den Wert des n-Elements der von expression erstellten Spalte zurück, sofern expression keine Spalte für Listen definiert. In diesem Fall wird das n-Element jeder Liste zurückgegeben.
list list(value_1, value_2, ...) Erstellt eine Liste aus den angegebenen Werten

Ein Beispiel finden Sie im Community-Thema Listen in Tabellenberechnungen verwenden.
lookup lookup(value, lookup_column,
result_column)		 Gibt den Wert in result_column zurück, der in derselben Zeile wie value in lookup_column steht.
offset offset(column, row_offset) Gibt den Wert der Zeile (n + row_offset) in column zurück, wobei n die aktuelle Zeilennummer ist.

Beispiele für die Verwendung von offset finden Sie in der Hilfe unter Berechnung der Prozente der vorherigen und prozentualen Änderung mit Tabellenberechnungen und Verwendung von Offset und Pivot in Tabellenberechnungen.
offset_list offset_list(column, row_offset,
num_values)		 Gibt eine Liste der num_values-Werte zurück, beginnend mit Zeile (n + row_offset) in column, wobei n die aktuelle Zeilennummer ist.

Ein Beispiel findest du im Hilfeartikel Gleitende Durchschnitte berechnen.
row row() Gibt die aktuelle Zeilennummer zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Hilfeartikel Tabelle mit den Maßen als Zeilen anzeigen.

Einige dieser Funktionen verwenden die relativen Positionen von Pivot-Spalten, so dass eine Änderung der Sortierreihenfolge der als Drehpunkt festgelegten Dimension die Ergebnisse dieser Funktionen beeinflusst.

Funktion Syntax Zweck
pivot_column pivot_column() Gibt den Index der aktuellen Pivot-Spalte zurück.
pivot_index pivot_index(expression, pivot_index) Wertet expression im Kontext der Pivot-Spalte an Position pivot_index aus (1 für den ersten Pivot-Vorgang, 2 Sekunden-Pivot usw.). Gibt Null bei Ergebnissen zurück, die nicht als Drehpunkt festgelegt sind.

Beispiele für die Verwendung von pivot_index finden Sie in den Community-Themen Mit pivot_index in Tabellenberechnungen verwenden und Prozentsatz aller Daten in Tabellenberechnungen erstellen.
pivot_offset pivot_offset(pivot_expression, col_offset) Gibt den Wert von pivot_expression in der Position (n + col_offset) zurück, wobei n die aktuelle Position der Pivot-Spalte ist. Gibt Null bei Ergebnissen zurück, die nicht als Drehpunkt festgelegt sind.

Beispiele für die Verwendung von pivot_offset finden Sie in der YouTube-Hilfe im Artikel Laufende Summe in Zeilen mit Tabellenberechnungen erstellen und im Abschnitt Prozentsätze von vorheriger und prozentualer Änderung mit Tabellenberechnungen berechnen sowie Verwendung von Offset und Pivot_offset in Tabellenberechnungen.
pivot_offset_list pivot_offset_list(pivot_expression,
col_offset, num_values)		 Gibt eine Liste der num_values-Werte in pivot_expression ab Position (n + col_offset) zurück, wobei n der aktuelle Pivot-Index ist. Gibt null für Ergebnisse ohne Pivoting zurück.
pivot_row pivot_row(expression) Gibt die Pivot-Werte von expression als Liste zurück. Gibt null für Ergebnisse ohne Pivoting zurück.

Beispiele für die Verwendung von pivot_row finden Sie in den Hilfeartikeln Zeilenübergreifend aggregieren (Zeilensummen) in Tabellenberechnungen und So berechnen Sie den Prozentsatz der Gesamtsumme.
pivot_where pivot_where(select_expression, expression) Gibt den Wert von expression für die Pivot-Spalte zurück, die select_expression oder null eindeutig erfüllt, falls keine solche eindeutige Spalte existiert.

Die von Ihnen verwendeten spezifischen Pivot-Funktionen bestimmen, ob die Tabellenkalkulation neben jeder als Drehpunkt festgelegten Spalte oder als einzelne Spalte am Ende der Tabelle angezeigt wird.

Filterfunktionen für benutzerdefinierte Filter und benutzerdefinierte Felder

Mit Filterfunktionen können Sie mit Filterausdrücken arbeiten, um Werte basierend auf gefilterten Daten zurückzugeben. Filterfunktionen können in benutzerdefinierten Filtern, Filtern nach benutzerdefinierten Messwerten und benutzerdefinierten Dimensionen verwendet werden, sind aber in Tabellenberechnungen nicht gültig.

Funktion Syntax Zweck
matches_filter matches_filter(field, `filter_expression`) Gibt Yes zurück, wenn der Wert des Felds mit dem Filterausdruck übereinstimmt. Andernfalls wird No zurückgegeben.