Looker関数と演算子

管理者がカスタム フィールド Labs 機能を有効にしている場合は、次の機能を使用して、Looker の式を作成せずに一般的な関数をすばやく実行できます。

  • クイック計算: Explore のデータテーブルに含まれる数値フィールドに対して一般的な計算をすばやく実行できます。

  • カスタム グループ: カスタムラベルで値をすばやくグループ化できます。sql パラメータや type: case フィールドの CASE WHEN ロジックを作成する必要はありません

  • カスタムビン。カスタム階層で数値タイプのディメンションをグループ化できます。type: tier LookML フィールドを開発する必要はありません。

Looker の式（Lexp とも呼ばれる）は、次のものの計算に使用されます。

これらの式の大部分は、それらで使用できる関数と演算子です。関数と演算子は、いくつかの基本的なカテゴリーに分類されます。

  • 数学: 数値関連の関数
  • 文字列: 単語と文字に関連する関数
  • 日付: 日付や時刻に関連する関数
  • 論理変換: ブール値（true または false）の関数と比較演算子が含まれます
  • 位置変換: 異なる行やピボットから値を取得する

一部の関数は表計算にのみ使用可能

カスタム フィルタとカスタム フィールドの Looker 式では、データ型の変換、複数行からのデータの集計、他の行やピボット列を参照する Looker 関数はサポートされていません。これらの関数は、表計算（データテストの expression パラメータで使用される表計算を含む）でのみサポートされます。

このページは、Looker Expressionをどこで使用しているかに応じて、どの関数と演算子が使用できるかがはっきり分かるように構成されています。

数学関数と演算子

数学関数と演算子が動作するには2通りの方法があります。

  • 一部の数学関数は、単一の行に基づいて計算を実行します。たとえば、丸め、平方根、乗算などの関数を 1 行の値に使用すると、各行ごとに固有の値が返されます。+ などの算術演算子はすべて、行ごとに一度に適用されます。
  • 平均や累計など、その他の数学関数は多くの行に対して作用します。これらの関数は複数の行から1つの数字を生成して、各行に同じ数字を表示します。

Looker式の関数

Function 構文 目的
abs abs(value) value の絶対値を返します。

例については、表計算を使用した標準偏差とシンプルな時系列外れ値検出のコミュニティ トピックをご覧ください。
ceiling ceiling(value) value 以上の最小の整数を返します。
exp exp(value) e を value の累乗で返します。
floor floor(value) value 以下の最大の整数を返します。
ln ln(value) value の自然対数を返します。
log log(value) value の 10 を底とする対数を返します。
mod mod(value, divisor) value を divisor で割った余りを返します。
power power(base, exponent) base を exponent でべき乗で返します。

例については、表計算を使用した標準偏差とシンプルな時系列外れ値検出のコミュニティ トピックをご覧ください。
rand rand() 0から1の間の乱数を返します。
round round(value, num_decimals) 小数点以下 num_decimals 桁に四捨五入された value を返します。

round の使用例については、表計算での pivot_index の使用と表計算を使用した標準偏差とシンプルな時系列外れ値検出のコミュニティ トピックをご覧ください。
sqrt sqrt(value) value の平方根を返します。

例については、表計算を使用した標準偏差とシンプルな時系列外れ値検出のコミュニティ トピックをご覧ください。

表計算専用の関数

これらの関数の多くは、多数の行で動作して、クエリにより返された行のみを考慮します。

Function 構文 目的
acos acos(value) value の逆コサインを返します。
asin asin(value) value の逆サインを返します。
atan atan(value) value の逆タンジェントを返します。
beta_dist beta_dist(value, alpha,
beta, cumulative)		 パラメータ alpha と beta を使用して、ベータ版分布での value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
beta_inv beta_inv(probability,
alpha, beta)		 パラメータ alpha と beta を使用して、逆累積ベータ版分布での probability の位置を返します。
binom_dist binom_dist(num_successes,
num_tests,
probability, cumulative)		 指定された probability の成功率で num_tests テストに num_successes 回成功する確率を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
binom_inv binom_inv(num_tests,
test_probability,
target_probability)		 binom(k, num_tests,
test_probability, yes)
>= target_probability となる最小の数値 k を返します。
chisq_dist chisq_dist(value, dof,
cumulative)		 自由度が dof のガンマ分布での value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
chisq_inv chisq_inv(probability, dof) dof 自由度の逆累積ガンマ分布での probability の位置を返します。
chisq_test chisq_test(actual,
expected)		 actual データと expected データの独立性について、カイ二乗テストの確率を返します。actual は列またはリストの列で、expected は同じ型でなければなりません。
combin combin(set_size,
selection_size)		 サイズ set_size のセットから selection_size 要素を選択する方法の数を返します。
confidence_norm confidence_norm(alpha,
stdev, n)		 有意水準 alpha、標準偏差 stdev、サンプルサイズ n における通常の信頼区間の半分の幅を返します。
confidence_t confidence_t(alpha,
stdev, n)		 有意性レベル alpha、標準偏差 stdev、サンプルサイズ n の学生の t 分布信頼区間の半分の幅を返します。
correl correl(column_1, column_2) column_1 と column_2 の相関係数を返します。
cos cos(value) value のコサインを返します。
count count(expression) expression で定義される列の null 以外の値の数を返します。ただし、expression でリストの列が定義されている場合は、各リストの数を返します。
count_distinct count_distinct(expression) expression で定義される列に含まれる個別の null 以外の値の数を返します。ただし、expression でリストの列を定義する場合は、各リストの数を返します。
covar_pop covar_pop(column_1,
column_2)		 column_1 と column_2 の母共分散を返します。
covar_samp covar_samp(column_1,
column_2)		 column_1 と column_2 の標本共分散を返します。
degrees degrees(value) value をラジアンから度数に変換します。
expon_dist expon_dist(value, lambda,
cumulative)		 パラメータ lambda で、指数分布上の value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
f_dist f_dist(value, dof_1,
dof_2, cumulative)		 パラメータ dof_1 と dof_2 を使用して、F 分布の value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
f_inv f_inv(probability, dof_1,
dof_2)		 パラメータ dof_1 と dof_2 を使用して、逆累積 F 分布上の probability の位置を返します。
fact fact(value) value の階乗を返します。
gamma_dist gamma_dist(value, alpha,
beta, cumulative)		 パラメータ alpha と beta を使用して、ガンマ分布での value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
gamma_inv gamma_inv(probability,
alpha, beta)		 パラメータ alpha と beta を使用して、逆累積ガンマ分布での probability の位置を返します。
geomean geomean(expression) expression が列の列を定義する場合を除き、expression によって作成された列の幾何平均を返します。それ以外の場合は、各リストの幾何学的平均を返します。
hypgeom_dist hypgeom_dist
(sample_successes,
sample_size,
population_successes,
population_size,
cumulative)		 指定された sample_size、population_successes、population_size から sample_successes を取得する確率を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
intercept intercept(y_column,
x_column)		 y_column と x_column によって決定された点を介した線形回帰直線の切片を返します。

例については、ヘルプセンターの表計算による Looker の予測方法をご覧ください。
kurtosis kurtosis(expression) expression が作成した列のサンプルの過度クルトを返します。ただし、expression でリストの列が定義されている場合は、各リストのサンプルの過度クルト値を返します。
large large(expression, k) expression が作成した列の k 番目に大きい値を返します。ただし、expression でリストの列が定義されている場合は、各リストの k 番目に大きい値を返します。
match match(value, expression) expression が作成した列内で value が初めて出現する行番号を返します。ただし、expression でリスト列を定義する場合は、各リスト内の value の位置を返します。
max max(expression) expression が作成する列の最大値を返します。ただし、expression でリストの列を定義する場合は、各リストの最大値を返します。

max の使用例については、コミュニティ表にある表計算でのリストの使用と表計算のディメンションによるグループ化をご覧ください。
mean mean(expression) expression によって作成される列の平均を返します。ただし、expression がリストの列を定義する場合は除きます。その場合、各リストの平均が返されます。

mean の使用例は、移動平均の計算ヘルプセンター記事と、表計算を使用した標準偏差と単純な時系列外れ値検出のコミュニティ トピックをご覧ください。
median median(expression) expression が作成した列の中央値を返す場合（ただし、expression がリストの列を定義する場合は除く）、各リストの中央値を返します。
min min(expression) expression によって作成された列の最小値を返します。ただし、expression でリストの列が定義されている場合は、各リストの最小値を返します。
mode mode(expression) expression がリストの列を定義する場合を除き、expression によって作成された列のモードを返します。それ以外の場合は、各リストのモードを返します。
multinomial multinomial(value_1,
value_2, ...)		 引数の合計の階乗をそれぞれの引数の階乗の積で割った値を返します。
negbinom_dist negbinom_dist(num_failures,
num_successes,
probability,
cumulative)		 指定された probability の成功率で、num_successes の成功を得る前に失敗する確率を num_failures で返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
norm_dist norm_dist(value, mean,
stdev, cumulative)		 指定された mean と stdev を使用した正規分布での value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
norm_inv norm_inv(probability, mean,
stdev)		 通常の通常の累積分布での probability の位置を返します。
norm_s_dist norm_s_dist(value,
cumulative)		 標準正規分布における value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
norm_s_inv norm_s_inv(probability) 標準累計分布の逆関数に対する probability の位置を返します。
percent_rank percent_rank(column, value) column 内の value のランクを、0 ～ 1 のパーセンテージとして返します。column は、考慮するデータセットを含む列、フィールド、リスト、または範囲です。value は、割合ランクが決定される値を含む列です。

使用例:

percent_rank(${view_name.field_1}, ${view_name.field_1})
percent_rank(list(1, 2, 3), ${view_name.field_1})
percent_rank(list(1, 2, 3), 2)
percentile percentile(value_column,
percentile_value)		 expression が指定された percentile_value に対応する列から値を返します。ただし、expression でリストの列が定義されている場合は、各リストのパーセンタイル値を返します。percentile_value は 0 ～ 1 の範囲で指定する必要があります。そうでない場合は、null が返されます。
pi pi() Piの値を返します。
poisson_dist poisson_dist(value, lambda,
cumulative)		 パラメータ lambda を使用して、ポアソン分布上の value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
product product(expression) expression が作成した列の積を返します。ただし、expression でリストの列が定義されている場合は、各リストの積を返します。
radians radians(value) value を度からラジアンに変換します。
rank rank(value, expression) expression によって作成された列内の value のランクを返します。たとえば、注文の合計販売価格を基準にランク付けする場合は、rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price}) を使用します。これにより、クエリ内の order_items.total_sale_price の列全体と比較する際に、クエリ内で order_items.total_sale_price の値ごとにランクが決定されます。expression が複数のリストを定義している場合、この関数は各リスト内の value の相対サイズを返します。

例については、表計算のランクのコミュニティ トピックをご覧ください。
rank_avg rank_avg(value, expression) expression によって作成された列の value の平均ランクを返します。ただし、expression でリストの列を定義する場合は、各リストの平均 value のランクを返します。
running_product running_product
(value_column)		 value_column の値の積の値を返します。
running_total running_total(value_column) value_column 内の値の累積合計を返します。

例については、ヘルプセンターの表計算を使用して実行中の合計列数を減らすをご覧ください。
sin sin(value) value のサインを返します。
skew skew(expression) expression によって作成される列のサンプルの歪度を返します。ただし、expression がリストの列を定義する場合は、各リストのサンプルの歪度を返します。
slope slope(y_column, x_column) y_column と x_column によって決定された点を通る線形回帰直線の傾きを返します。

例については、ヘルプセンターの表計算による Looker の予測方法をご覧ください。
small small(expression, k) expression が作成した列の列を定義しない限り、expression によって作成された列の k の最小値を返します。ただし、リストの列の場合は、各リストの k の最小値を返します。
stddev_pop stddev_pop(expression) expression によって作成された列の標準偏差（母集団）を返します。ただし、expression でリストの列を定義する場合は、各リストの標準偏差（母集団）を返します。
stddev_samp stddev_samp(expression) expression で作成された列の標準偏差（サンプル）を返します。ただし、expression でリストの列を定義する場合は、各リストの標準偏差（サンプル）を返します。
sum sum(expression) expression によってリスト列が定義され、expression によって作成された場合、各リストの合計を返します。

sum の使用例については、ヘルプセンターの表計算の行の集計（行の合計）と合計に対する割合の計算方法の記事をご覧ください。
t_dist t_dist(value, dof,
cumulative)		 学生の t 分布における value の位置を、dof 自由度で返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
t_inv t_inv(probability, dof) 自由度が dof である逆累積正規分布での probability の位置を返します。
t_test t_test(column_1, column_2,
tails, type)		 1 または 2 つの tails を使用して、column_1 と column_2 のデータに対する学生の t-test の結果を返します。type: 1 = ペア、2 = 同種の値、3 = ヘテロ辞書
tan tan(value) value のタンジェントを返します。
var_pop var_pop(expression) expression によって作成された列の分散（母集団）を返します。ただし、expression でリストの列が定義されている場合は、各リストの分散（母集団）を返します。
var_samp var_pop(expression) expression が作成した列の分散（サンプル）を返します。ただし、expression でリストの列を定義する場合は、各リストの分散（サンプル）を返します。
weibull_dist weibull_dist(value, shape,
scale, cumulative)		 パラメータ shape と scale を使用して、Weibull 分布上の value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
z_test z_test(data, value, stdev) 仮定の平均値 value について、既存の data と stdev を使用して z 検定の片端 p 値を返します。

Looker式の演算子

次の標準的な数学演算子を使用できます。

オペレーター 構文 目的
+ value_1 + value_2 value_1 と value_2 を追加します。
- value_1 - value_2 value_1 から value_2 を減算します。
* value_1 * value_2 value_1 と value_2 を乗算します。
/ value_1 / value_2 value_1 を value_2 で割ります。

文字列関数

文字列関数は、文字列、単語、文字に対して作用します。これらは総称して「文字列」と呼ばれます。文字列関数を使用すると、単語や文字の大文字化、フレーズの一部の抽出、ある単語または文字がフレーズにあるかどうかのチェック、単語またはフレーズの要素の置換を行うことができます。文字列関数を使用して、表で返されたデータの書式設定をすることもできます。

Looker式の関数

Function 構文 目的
concat concat(value_1, value_2, ...) 1 つの文字列として結合された value_1、value_2、...、value_n を返します。
contains contains(string, search_string) string に search_string が含まれる場合は Yes を返し、それ以外の場合は No を返します。
length length(string) string の文字数を返します。
lower lower(string) すべての文字を小文字に変換して string を返します。
position position(string, search_string) string 内に search_string の開始インデックスが存在する場合はそれを返し、存在しない場合は 0 を返します。
replace replace(string, old_string, new_string) old_string のすべての出現を new_string に置き換えた string を返します。
substring substring(string, start_position, length) start_position で始まり、length 文字で構成される string の部分文字列を返します。start_position は 1 で始まり、1 は文字列の最初の文字を示し、2 は文字列の 2 番目の文字を示します。
upper upper(string) すべての文字を大文字に変換して string を返します。

表計算専用の関数

Function 構文 目的
split split(string, delimeter) string 内の文字列を delimiter で分類してリストを返します。
to_number to_number(string) string で表される数値を返します。文字列を変換できない場合は null を返します。
to_string to_string(value) value の文字列表現を返します。value が null の場合は空の文字列を返します。

日付関数

日付関数を使用して、日付と時間を扱うことができます。

Looker式の関数

Function 構文 目的
add_days add_days(number, date) number を date に追加します。
add_hours add_hours(number, date) number 時間を date に追加します。
add_minutes add_minutes(number, date) date に number 分追加します。
add_months add_months(number, date) date に number か月を追加しました。
add_seconds add_seconds(number, date) date に number 秒を追加します。
add_years add_years(number, date) date に number 年を追加します。
date date(year, month, day) 日付 year-month-day または日付が無効である場合は null を返します。
date_time date_time(year, month, day,
hours, minutes, seconds)
"year-month-day hours:minutes:seconds" の日付、または日付が無効である場合は null を返します。
diff_days diff_days(start_date, end_date) start_date から end_date までの日数を返します。

例については、コミュニティで表計算で日付を使用するをご覧ください。
diff_hours diff_hours(start_date, end_date) start_date～end_date の時間数を返します。
diff_minutes diff_minutes(start_date, end_date) start_date から end_date の間の分数を返します。

例については、コミュニティで表計算で日付を使用するをご覧ください。
diff_months diff_months(start_date, end_date) start_date から end_date までの月数を返します。

例については、コミュニティ トピックの表計算のディメンションによるグループ化をご覧ください。
diff_seconds diff_seconds(start_date, end_date) start_date～end_date の秒数を返します。
diff_years diff_years(start_date, end_date) start_date から end_date までの年数を返します。
extract_days extract_days(date) date から日数を抽出します。

例については、コミュニティで表計算で日付を使用するをご覧ください。
extract_hours extract_hours(date) date から営業時間を抽出します。
extract_minutes extract_minutes(date) date から分を抽出します。
extract_months extract_months(date) date から月を抽出します。
extract_seconds extract_seconds(date) date から秒を抽出します。
extract_years extract_years(date) date から年を抽出します。
now now() 現在の日付と時間を返します。

now の使用例については、Now() 表計算関数のタイムゾーン処理の改善と表計算での日付の使用のコミュニティ トピックをご覧ください。
trunc_days trunc_days(date) date を日単位で切り捨てます。
trunc_hours trunc_hours(date) date を時間に分割します。
trunc_minutes trunc_minutes(date) date を分に切り捨てます。
trunc_months trunc_months(date) date を月数に切り詰めます。
trunc_years trunc_years(date) date を年数に切り詰めます。

表計算専用の関数

Function 構文 目的
to_date to_date(string) string に対応する日付と時刻を返します（YYYY、YYYY-MM、YYYY-MM-DD、YYYY-MM-DD hh、YYYY-MM-DD hh:mm、または YYYY-MM-DD hh:mm:ss）。

論理関数、演算子、定数

論理関数と論理演算子は、ある種の真偽の有無を評価するために使用されます。これらの要素を使用する式は値を取得し、それをいくつかの条件に対して評価します。条件が満たされた場合は Yes を返し、満たされない場合は No を返します。また、値を比較したり、論理式を組み合わせたりするための論理演算子にもさまざまなものがあります。

Looker式の関数

Function 構文 目的
case case(when(yesno_arg, value_if_yes), when(yesno_arg, value_if_yes), ..., else_value) 21.10 で追加 複数の条件と結果を含む条件付きロジックを許可します。yesno_arg の値が yes である最初の when ケースの value_if_yes を返します。すべてのwhenケースがnoの場合、else_valueを返します。
coalesce coalesce(value_1, value_2, ...) 最初の非 null 値を value_1、value_2、...、value_n で見つかった場合、および null を返します。

coalesce の使用例については、表計算で行全体にわたる累積合計を作成する、表計算で行全体に対する割合を作成する、表計算で pivot_index を使用するをご覧ください。
if if(yesno_expression,
value_if_yes,
value_if_no)		 yesno_expression が Yes と評価された場合、value_if_yes 値を返します。それ以外の場合は、value_if_no 値を返します。

例については、コミュニティ トピックの表計算のディメンションによるグループ化をご覧ください。
is_null is_null(value) value が null の場合は Yes、それ以外の場合は No を返します。

例については、Looker 式の作成のドキュメントをご覧ください。is_null を NOT 演算子とともに使用する別の例については、表計算の使用のドキュメントをご覧ください。

Looker式の演算子

次の比較演算子は、どのようなデータタイプでも使用することができます。

オペレーター 構文 目的
= value_1 = value_2 value_1 が value_2 と等しい場合は Yes を返し、それ以外の場合は No を返します。
!= value_1 != value_2 value_1 が value_2 と等しくない場合は Yes を返し、それ以外の場合は No を返します。

次の比較演算子は、数字と日付にのみ使用することができます。

オペレーター 構文 目的
> value_1 > value_2 value_1 が value_2 より大きい場合は Yes を返し、それ以外の場合は No を返します。
< value_1 < value_2 value_1 が value_2 より小さい場合は Yes を返し、それ以外の場合は No を返します。
>= value_1 >= value_2 value_1 が value_2 以上の場合、Yes を返します。それ以外の場合は No を返します。
<= value_1 <= value_2 value_1 が value_2 以下の場合は Yes、それ以外の場合は No を返します。

Looker Expressionsを次の論理演算子と組み合わせることもできます。

オペレーター 構文 目的
AND value_1 AND value_2 value_1 と value_2 の両方が Yes の場合は Yes を返し、それ以外の場合は No を返します。
OR value_1 OR value_2 value_1 または value_2 のいずれかが Yes の場合は Yes、それ以外の場合は No を返します。
NOT NOT value value が No の場合は Yes、それ以外の場合は No を返します。

これらの論理演算子は大文字で指定する必要があります。小文字で書かれた論理演算子は、動作しません。

論理定数

Looker の式では論理定数を使用できます。これらの定数は常に小文字で書かれ、次の意味があります。

定数 意味
yes True
no False
null 値なし

定数 yes と no は、Looker の式で true または false を意味する特殊な記号です。一方、"yes" や "no" のように引用符を使用すると、それらの値を含むリテラル文字列が作成されます。

論理式は、if 関数を必須とすることなく、true または false と評価されます。次に例を示します。

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

上記は次と等しくなります。

${field} > 100

null を使用して、値がないことを示すこともできます。たとえば、特定のフィールドについてフィールドが空かどうかを判断したり、空の値を指定したりできます。次の式では、フィールドが1未満の場合値を返さず、1以上の場合フィールドの値を返します。

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

AND 演算子と OR 演算子の組み合わせ

AND 演算子は、OR 演算子の前に評価されます。ただし、角かっこで囲んだ順序を指定しないと、したがって、括弧が追加されていない次の式は

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

次のように求められます:

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

位置関数

表計算を作成する際に、位置変換関数を使用すれば、異なる行やピボット列のフィールドに関する情報を抽出できます。リストを作成して、現在の行またはピボット列のインデックスを取得することもできます。

表計算専用の列と行の合計

Explore に合計が含まれている場合は、列と行の合計値を参照できます。

Function 構文 目的
:total ${field:total} フィールドの列合計を返します。
:row_total ${field:row_total} フィールドの行合計を返します。

これらの関数には、行の相対位置を使用するものがあるため、行のソート順序を変更すると、関数の結果が影響を受けます。

Function 構文 目的
index index(expression, n) expression によって作成された列の n 番目の要素値を返します。ただし、expression でリストの列が定義されている場合は、各リストの n 番目の要素を返します。
list list(value_1, value_2, ...) 特定の値からリストを作成します。

例については、表計算でのリストの使用のコミュニティ トピックをご覧ください。
lookup lookup(value, lookup_column,
result_column)		 lookup_column 内の value と同じ行にある result_column の値を返します。
offset offset(column, row_offset) column の行 (n + row_offset) の値を返します。n は現在の行番号です。

offset の使用例は、表計算で「前の割合と変化率の計算」とヘルプセンター記事「表計算でのオフセットとピボットオフセットの使用」をご覧ください。
offset_list offset_list(column, row_offset,
num_values)		 column の行 (n + row_offset) で始まる num_values 値のリストを返します。n は現在の行番号です。

例については、移動平均の計算についてのヘルプセンター記事をご覧ください。
row row() 現在の行番号を返します。

例については、ヘルプセンターのテーブルの配置（行としての表示）をご覧ください。

これらの関数には、ピボット列の相対位置を使用するものがあるため、ピボットされたディメンションのソート順序を変更すると、関数の結果が影響を受けます。

Function 構文 目的
pivot_column pivot_column() 現在のピボット列のインデックスを返します。
pivot_index pivot_index(expression, pivot_index) 位置 pivot_index のピボット列のコンテキストで expression を評価します（最初のピボットには 1、2 番目のピボットには 2 など）。ピボットされていない結果には、nullが返されます。

pivot_index の使用例については、表計算での pivot_index の使用と表計算で行全体に対する割合（%）の作成のコミュニティ トピックをご覧ください。
pivot_offset pivot_offset(pivot_expression, col_offset) 位置 (n + col_offset) の pivot_expression の値を返します。n は現在のピボット列の位置です。ピボットされていない結果には、nullが返されます。

pivot_offset の使用例については、コミュニティ トピックの表計算を使用して行全体にわたる累積合計を作成すると、表計算でのオフセットと変化率の計算、表計算でのオフセットと pivot_offset の使用をご覧ください。
pivot_offset_list pivot_offset_list(pivot_expression,
col_offset, num_values)		 位置 (n + col_offset) から始まる pivot_expression の num_values 値のリストを返します。n は現在のピボット インデックスです。ピボットなしの結果の null を返します。
pivot_row pivot_row(expression) expression のピボット値をリストとして返します。ピボットなしの結果の null を返します。

pivot_row の使用例については、ヘルプセンターの表計算の行の集計（行の合計）と合計に対する割合の計算方法の記事をご覧ください。
pivot_where pivot_where(select_expression, expression) 一意な列が存在しない場合に、select_expression または null を一意に満たすピボット列の expression の値を返します。

使用する特定のピボット関数によって、表計算がピボットされた各列の隣に表示されるか、テーブルの最後の1列に表示されるかが決まります。

カスタムフィルタとカスタムフィールドのフィルタ関数

フィルタ関数を使用すると、フィルタ式を使用してフィルタされたデータに基づいて値を返すことができます。フィルタ関数は、カスタム フィルタ、カスタム メジャーのフィルタ、カスタム ディメンションで使用できますが、表計算では使用できません。

Function 構文 目的
matches_filter matches_filter(field, `filter_expression`) フィールドの値がフィルタ式と一致する場合は Yes を返し、一致しない場合は No を返します。