Se l'amministratore ha abilitato la funzionalità Custom Fields (Campi personalizzati) di Labs, puoi utilizzare le seguenti funzionalità per eseguire rapidamente funzioni comuni senza creare espressioni di Looker:
- Calcoli rapidi per eseguire rapidamente calcoli comuni su campi numerici che si trovano in una tabella dati di Explore (Esplora)
Gruppi personalizzati per raggruppare rapidamente i valori sotto etichette personalizzate senza dover sviluppare la logica di
CASE WHEN
nei parametrisql
o nei campitype: case
bin personalizzati per raggruppare le dimensioni dei tipi numerici in livelli personalizzati senza dover sviluppare campi LookML
type: tier
Le espressioni Looker (a volte definite Lexp) vengono utilizzate per eseguire calcoli per:
- Calcoli della tabella (che includono espressioni utilizzate nei test dei dati)
- Campi personalizzati
- Filtri personalizzati
Una parte importante di queste espressioni è rappresentata dalle funzioni e dagli operatori che puoi utilizzare al loro interno. Le funzioni e gli operatori possono essere suddivisi in alcune categorie di base:
- Matematica: funzioni correlate a numeri
- Stringa: funzioni correlate a parole e lettere
- Date: funzioni correlate a data e ora
- Trasformazione logica: include funzioni booleane (vero o falso) e operatori di confronto
- Trasformazione posizionale: recupero di valori da righe o colonne pivot diverse
Alcune funzioni sono disponibili solo per i calcoli tabulari
Le espressioni di Looker per filtri personalizzati e campi personalizzati non supportano le funzioni di Looker che convertono i tipi di dati, aggregano i dati di più righe o che fanno riferimento ad altre righe o colonne pivot. Queste funzioni sono supportate solo per i calcoli della tabella (inclusi i calcoli tabulari utilizzati nel parametro expression
di un test di dati).
Questa pagina è organizzata in modo da chiarire quali funzioni e operatori sono disponibili a seconda del punto in cui viene utilizzata un'espressione di Looker.
Funzioni e operatori matematici
Le funzioni e gli operatori matematici possono funzionare in due modi:
- Alcune funzioni matematiche eseguono calcoli in base a una singola riga. Ad esempio, l'arrotondamento, la radice quadrata, la moltiplicazione e funzioni simili possono essere utilizzate per i valori in una singola riga, restituendo un valore specifico per ciascuna riga. Tutti gli operatori matematici, come
+
, vengono applicati una riga alla volta. - Altre funzioni matematiche, come le medie e i totali correnti, vengono applicate su molte righe. Queste funzioni occupano molte righe e le riducono a un singolo numero, quindi mostrano lo stesso numero su ogni riga.
Funzioni per qualsiasi espressione di Looker
Funzione | Syntax | Finalità |
---|---|---|
abs |
abs(value) |
Restituisce il valore assoluto di value .Per un esempio, consulta l'argomento della Community su deviazione standard e rilevamento di anomalie in semplici serie temporali usando i calcoli tabulari. |
ceiling |
ceiling(value) |
Restituisce il numero intero più piccolo maggiore di o uguale a value . |
exp |
exp(value) |
Restituisce e alla potenza di value . |
floor |
floor(value) |
Restituisce il numero intero più grande minore di o uguale a value . |
ln |
ln(value) |
Restituisce il logaritmo naturale di value . |
log |
log(value) |
Restituisce il logaritmo in base 10 di value . |
mod |
mod(value, divisor) |
Restituisce il resto della divisione di value per divisor . |
power |
power(base, exponent) |
Restituisce base elevato alla potenza di exponent .Per un esempio, consulta l'argomento della Community su deviazione standard e rilevamento di anomalie in semplici serie temporali usando i calcoli tabulari. |
rand |
rand() |
Restituisce un numero casuale compreso tra 0 e 1. |
round |
round(value, num_decimals) |
Restituisce value arrotondato a num_decimals posizioni decimali.Per alcuni esempi sull'utilizzo di round , vedi gli argomenti della community su come utilizzare pivot_index nei calcoli tabulari e su deviazione standard e rilevamento di anomalie in semplici serie temporali usando i calcoli tabulari. |
sqrt |
sqrt(value) |
Restituisce la radice quadrata di value .Per un esempio, consulta l'argomento della Community su deviazione standard e rilevamento di anomalie in semplici serie temporali usando i calcoli tabulari. |
Funzioni solo per calcoli tabulari
Molte di queste funzioni operano su molte righe e considerano solo le righe restituite dalla query.
Funzione | Syntax | Finalità |
---|---|---|
acos |
acos(value) |
Restituisce il coseno inverso di value . |
asin |
asin(value) |
Restituisce l'arcoseno di value . |
atan |
atan(value) |
Restituisce la tangente inversa di value . |
beta_dist |
beta_dist(value, alpha, beta, cumulative) |
Restituisce la posizione di value nella distribuzione beta con i parametri alpha e beta . Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
beta_inv |
beta_inv(probability, alpha, beta) |
Restituisce la posizione di probability sulla distribuzione beta cumulativa inversa con i parametri alpha e beta . |
binom_dist |
binom_dist(num_successes, num_tests, probability, cumulative) |
Restituisce la probabilità di ottenere num_successes risultati positivi in num_tests test con il probability di successo specificato. Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
binom_inv |
binom_inv(num_tests, test_probability, target_probability) |
Restituisce il numero più piccolo k in modo che binom(k, num_tests, test_probability, yes) >= target_probability . |
chisq_dist |
chisq_dist(value, dof, cumulative) |
Restituisce la posizione di value sulla distribuzione gamma con dof gradi di libertà. Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
chisq_inv |
chisq_inv(probability, dof) |
Restituisce la posizione di probability sulla distribuzione gamma cumulativa inversa con dof gradi di libertà. |
chisq_test |
chisq_test(actual, expected) |
Restituisce la probabilità del test chi-quadrato per l'indipendenza tra i dati actual e expected . actual può essere una colonna o una colonna di elenchi e expected deve essere dello stesso tipo. |
combin |
combin(set_size, selection_size) |
Restituisce il numero di modi per scegliere gli elementi selection_size da un insieme di dimensioni set_size . |
confidence_norm |
confidence_norm(alpha, stdev, n) |
Restituisce metà dell'ampiezza dell'intervallo di confidenza normale con livello di significatività alpha , deviazione standard stdev e dimensione del campione n . |
confidence_t |
confidence_t(alpha, stdev, n) |
Restituisce metà della larghezza dell'intervallo di confidenza della distribuzione t dello studente al livello di significatività alpha , alla deviazione standard stdev e alla dimensione del campione n . |
correl |
correl(column_1, column_2) |
Restituisce il coefficiente di correlazione di column_1 e column_2 . |
cos |
cos(value) |
Restituisce il coseno di value . |
count |
count(expression) |
Restituisce il conteggio dei valori non null nella colonna definita da expression , a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce il conteggio in ogni elenco. |
count_distinct |
count_distinct(expression) |
Restituisce il conteggio di valori non null distinti nella colonna definita da expression , a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce il conteggio in ogni elenco. |
covar_pop |
covar_pop(column_1, column_2) |
Restituisce la covarianza della popolazione di column_1 e column_2 . |
covar_samp |
covar_samp(column_1, column_2) |
Restituisce la covarianza campionaria di column_1 e column_2 . |
degrees |
degrees(value) |
Converte value da radianti a gradi. |
expon_dist |
expon_dist(value, lambda, cumulative) |
Restituisce la posizione di value sulla distribuzione esponenziale con il parametro lambda . Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
f_dist |
f_dist(value, dof_1, dof_2, cumulative) |
Restituisce la posizione di value sulla distribuzione F con i parametri dof_1 e dof_2 . Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
f_inv |
f_inv(probability, dof_1, dof_2) |
Restituisce la posizione di probability sulla distribuzione F cumulativa inversa con i parametri dof_1 e dof_2 . |
fact |
fact(value) |
Restituisce il fattoriale di value . |
gamma_dist |
gamma_dist(value, alpha, beta, cumulative) |
Restituisce la posizione di value sulla distribuzione gamma con i parametri alpha e beta . Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
gamma_inv |
gamma_inv(probability, alpha, beta) |
Restituisce la posizione di probability sulla distribuzione gamma cumulativa inversa con i parametri alpha e beta . |
geomean |
geomean(expression) |
Restituisce la media geometrica della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce la media geometrica di ogni elenco. |
hypgeom_dist |
hypgeom_dist (sample_successes, sample_size, population_successes, population_size, cumulative) |
Restituisce la probabilità di ottenere sample_successes dal valore sample_size specificato, il numero di population_successes . e population_size . Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
intercept |
intercept(y_column, x_column) |
Restituisce l'intercetta della retta di regressione lineare attraverso i punti determinati da y_column e x_column .Per un esempio, consulta l'articolo su come effettuare previsioni in Looker con i calcoli tabulari del Centro assistenza. |
kurtosis |
kurtosis(expression) |
Restituisce l'eccesso di curtosi campionaria della colonna creata da expression , a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce l'eccesso di curtosi campionaria di ogni elenco. |
large |
large(expression, k) |
Restituisce il k ° valore più alto della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce il k ° valore più grande di ogni elenco. |
match |
match(value, expression) |
Restituisce il numero di riga della prima occorrenza di value nella colonna creata da expression , a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce la posizione di value in ogni elenco. |
max |
max(expression) |
Restituisce il numero massimo della colonna creata da expression , a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce il massimo di ogni elenco.Per esempi che utilizzano max , consulta gli argomenti della community Utilizzo degli elenchi nei calcoli tabulari e Raggruppamento in base a una dimensione nei calcoli tabulari. |
mean |
mean(expression) |
Restituisce la media della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce la media di ogni elenco.Per esempi che utilizzano mean , consulta l'articolo del Centro assistenza Calcolo delle medie mobili e l'argomento della Community su deviazione standard e rilevamento di anomalie in semplici serie temporali usando i calcoli tabulari. |
median |
median(expression) |
Restituisce la mediana della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce la mediana di ogni elenco. |
min |
min(expression) |
Restituisce il minimo della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce il minimo di ogni elenco. |
mode |
mode(expression) |
Restituisce la modalità della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce la modalità di ogni elenco. |
multinomial |
multinomial(value_1, value_2, ...) |
Restituisce il fattoriale della somma degli argomenti diviso per il prodotto di ognuno dei fattoriali. |
negbinom_dist |
negbinom_dist(num_failures, num_successes, probability, cumulative) |
Restituisce la probabilità di num_failures errori prima di ottenere num_successes operazioni riuscite, con probability di successo. Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
norm_dist |
norm_dist(value, mean, stdev, cumulative) |
Restituisce la posizione di value sulla distribuzione normale con i valori mean e stdev specificati. Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
norm_inv |
norm_inv(probability, mean, stdev) |
Restituisce la posizione di probability sulla distribuzione cumulativa normale inversa. |
norm_s_dist |
norm_s_dist(value, cumulative) |
Restituisce la posizione di value sulla distribuzione normale standard. Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
norm_s_inv |
norm_s_inv(probability) |
Restituisce la posizione di probability sulla distribuzione normale standard inversa. |
percent_rank |
percent_rank(column, value) |
Restituisce il rango di value in column come percentuale da 0 a 1 compreso, dove column è la colonna, il campo, l'elenco o l'intervallo contenente il set di dati da considerare; value è la colonna con il valore che verrà determinato dal ranking percentuale.Esempio di utilizzo: percent_rank(${view_name.field_1}, ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), 2) |
percentile |
percentile(value_column, percentile_value) |
Restituisce il valore della colonna creata da expression corrispondente a percentile_value specificato, a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce il valore percentile per ogni elenco. percentile_value deve essere compreso tra 0 e 1; in caso contrario, restituisce null . |
pi |
pi() |
Restituisce il valore di pi greco. |
poisson_dist |
poisson_dist(value, lambda, cumulative) |
Restituisce la posizione di value sulla distribuzione di Poisson con il parametro lambda . Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
product |
product(expression) |
Restituisce il prodotto della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce il prodotto di ogni elenco. |
radians |
radians(value) |
Converte value da gradi a radianti. |
rank |
rank(value, expression) |
Restituisce il ranking di value nella colonna creata da expression . Ad esempio, se vuoi classificare gli ordini in base al prezzo di vendita totale, puoi utilizzare rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price}) , che fornisce un ranking per ciascun valore di order_items.total_sale_price nella query quando la confronti con l'intera colonna di order_items.total_sale_price nella query. Se expression definisce più elenchi, questa funzione restituisce la dimensione relativa di value in ogni elenco.Per un esempio, consulta l'argomento della Community sui ranghi con i calcoli tabulari. |
rank_avg |
rank_avg(value, expression) |
Restituisce il ranking medio di value nella colonna creata da expression , a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce il ranking medio di value in ogni elenco. |
running_product |
running_product (value_column) |
Restituisce un prodotto in esecuzione dei valori in value_column . |
running_total |
running_total(value_column) |
Restituisce il totale corrente dei valori in value_column .Per un esempio, consulta l'articolo del Centro assistenza Creare un totale corrente delle colonne con i calcoli tabulari. |
sin |
sin(value) |
Restituisce il seno di value . |
skew |
skew(expression) |
Restituisce l'asimmetria campionaria della colonna creata da expression , a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce l'asimmetria campionaria di ogni elenco. |
slope |
slope(y_column, x_column) |
Restituisce la pendenza della retta di regressione lineare attraverso i punti determinati da y_column e x_column .Per un esempio, consulta l'articolo su come effettuare previsioni in Looker con i calcoli tabulari del Centro assistenza. |
small |
small(expression, k) |
Restituisce il k ° valore più basso della colonna creata da expression , a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce il k ° valore più basso di ogni elenco. |
stddev_pop |
stddev_pop(expression) |
Restituisce la deviazione standard (popolazione) della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce la deviazione standard (popolazione) di ogni elenco. |
stddev_samp |
stddev_samp(expression) |
Restituisce la deviazione standard (campione) della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce la deviazione standard (campione) di ogni elenco. |
sum |
sum(expression) |
Restituisce la somma della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce la somma di ogni elenco.Per esempi di utilizzo di sum , consulta l'articolo Aggregazione tra righe (totale riga) nei calcoli tabulari e Come calcolare la percentuale del totale nel Centro assistenza. |
t_dist |
t_dist(value, dof, cumulative) |
Restituisce la posizione di value sul Studente # t-distribuzione con dof gradi di libertà. Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
t_inv |
t_inv(probability, dof) |
Restituisce la posizione di probability sulla distribuzione cumulativa normale inversa con dof gradi di libertà. |
t_test |
t_test(column_1, column_2, tails, type) |
Restituisce il risultato di un t-test di uno studente sui dati di column_1 e column_2 , utilizzando 1 o 2 tails . type : 1 = accoppiato, 2 = omoscedatico, 3 = eteroscedastico. |
tan |
tan(value) |
Restituisce la tangente di value . |
var_pop |
var_pop(expression) |
Restituisce la varianza (popolazione) della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce la varianza (popolazione) di ogni elenco. |
var_samp |
var_pop(expression) |
Restituisce la varianza (campione) della colonna creata da expression a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce la varianza (campione) di ogni elenco. |
weibull_dist |
weibull_dist(value, shape, scale, cumulative) |
Restituisce la posizione di value sulla distribuzione di Weibull con i parametri shape e scale . Se cumulative = yes , restituisce la probabilità cumulativa. |
z_test |
z_test(data, value, stdev) |
Restituisce il valore p a una coda del test z utilizzando data e stdev esistenti sulla media ipotizzata value . |
Operatori per tutte le espressioni di Looker
Puoi utilizzare i seguenti operatori matematici standard:
Operatore | Syntax | Finalità |
---|---|---|
+ |
value_1 + value_2 |
Aggiunge value_1 e value_2 . |
- |
value_1 - value_2 |
Sottrai value_2 da value_1 . |
* |
value_1 * value_2 |
Moltiplica value_1 e value_2 . |
/ |
value_1 / value_2 |
Divide value_1 per value_2 . |
Funzioni di stringa
Le funzioni stringa operano su frasi, parole o lettere, che sono collettivamente chiamate "stringhe". Puoi utilizzare la funzione stringa per scrivere in maiuscolo le parole e le lettere, estrarre parti di una frase, verificare se una parola o una lettera è inclusa in una frase oppure sostituire gli elementi di una parola o frase. Le funzioni stringa consentono anche di formattare i dati restituiti nella tabella.
Funzioni per qualsiasi espressione di Looker
Funzioni solo per calcoli tabulari
Funzioni di data
Le funzioni data consentono di utilizzare date e ore.
Funzioni per qualsiasi espressione di Looker
Funzione | Syntax | Finalità |
---|---|---|
add_days |
add_days(number, date) |
Aggiunge number giorni a date . |
add_hours |
add_hours(number, date) |
Aggiunge number ore a date . |
add_minutes |
add_minutes(number, date) |
Aggiunge number minuti a date . |
add_months |
add_months(number, date) |
Aggiunge number mesi a date . |
add_seconds |
add_seconds(number, date) |
Aggiunge number secondi a date . |
add_years |
add_years(number, date) |
Aggiunge number anni a date . |
date |
date(year, month, day) |
Restituisce "year-month-day " data o null se la data non fosse valida. |
date_time |
date_time(year, month, day, hours, minutes, seconds) |
Restituisce " year-month-day hours:minutes:seconds " o "null " se la data non sarebbe valida. |
diff_days |
diff_days(start_date, end_date) |
Restituisce il numero di giorni compresi tra start_date e end_date .Per un esempio, consulta l'argomento della Community Utilizzo delle date nei calcoli tabulari. |
diff_hours |
diff_hours(start_date, end_date) |
Restituisce il numero di ore tra start_date e end_date . |
diff_minutes |
diff_minutes(start_date, end_date) |
Restituisce il numero di minuti compresi tra start_date e end_date .Per un esempio, consulta l'argomento della Community Utilizzo delle date nei calcoli tabulari. |
diff_months |
diff_months(start_date, end_date) |
Restituisce il numero di mesi tra start_date e end_date .Per un esempio, consulta l'argomento della Community sul raggruppamento per dimensione nei calcoli tabulari. |
diff_seconds |
diff_seconds(start_date, end_date) |
Restituisce il numero di secondi tra start_date e end_date . |
diff_years |
diff_years(start_date, end_date) |
Restituisce il numero di anni tra start_date e end_date . |
extract_days |
extract_days(date) |
Estrae i giorni da date .Per un esempio, consulta l'argomento della Community Utilizzo delle date nei calcoli tabulari. |
extract_hours |
extract_hours(date) |
Estrae le ore da date . |
extract_minutes |
extract_minutes(date) |
Estrae i minuti da date . |
extract_months |
extract_months(date) |
Estrae i mesi da date . |
extract_seconds |
extract_seconds(date) |
Estrae i secondi da date . |
extract_years |
extract_years(date) |
Estrae gli anni da date . |
now |
now() |
Restituisce la data e l'ora correnti. Per esempi che utilizzano now , vedi gli argomenti della community Now() Table Calculation Function Has Better Timezone Handling e Utilizzo delle date nei calcoli tabulari. |
trunc_days |
trunc_days(date) |
Tronca date a giorni. |
trunc_hours |
trunc_hours(date) |
Tronca date a ore. |
trunc_minutes |
trunc_minutes(date) |
Tronca date al minuto. |
trunc_months |
trunc_months(date) |
Tronca date a mesi. |
trunc_years |
trunc_years(date) |
Tronca date a anni. |
Funzioni solo per calcoli tabulari
Funzione | Syntax | Finalità |
---|---|---|
to_date |
to_date(string) |
Restituisce la data e l'ora che corrispondono a string (AAAA, AAAA-MM, AAAA-MM-GG, AAAA-MM-GG hh, AAAA-MM-GG hh:mm o AAAA-MM-GG hh:mm:ss). |
Funzioni logiche, operatori e costanti logiche
Le funzioni logiche e gli operatori logici vengono utilizzati per valutare se qualcosa è vero o falso. Le espressioni che utilizzano questi elementi prendono un valore, lo valutano a fronte di determinati criteri e restituiscono Yes
se i criteri sono soddisfatti o No
se i criteri non sono soddisfatti. Esistono anche vari operatori logici per confrontare valori e combinare espressioni logiche.
Funzioni per qualsiasi espressione di Looker
Funzione | Syntax | Finalità |
---|---|---|
case |
case(when(yesno_arg, value_if_yes), when(yesno_arg, value_if_yes), ..., else_value) |
AGGIUNTO 21.10
Consente la logica condizionale con più condizioni e risultati. Restituisce value_if_yes per il primo caso when il cui valore yesno_arg è yes . Restituisce else_value se tutte le when richieste sono no . |
coalesce |
coalesce(value_1, value_2, ...) |
Restituisce il primo valore non null in value_1 , value_2 , ... , value_n se trovato e null in caso contrario.Per esempi che utilizzano coalesce , vedi gli argomenti della community Creazione di un totale corrente tra le righe con calcoli tabulari, Creazione di una percentuale del totale tra le righe con calcoli tabulari e Utilizzo di pivot_index nei calcoli tabulari. |
if |
if(yesno_expression, value_if_yes, value_if_no) |
Se yesno_expression restituisce Yes , restituisce il valore value_if_yes . In caso contrario, restituisce il valore value_if_no .Per un esempio, consulta l'argomento della Community sul raggruppamento per dimensione nei calcoli tabulari. |
is_null |
is_null(value) |
Restituisce Yes se value è null , altrimenti No .Per un esempio, consulta la pagina Creazione di espressioni di Looker. Per un altro esempio che utilizza is_null con l'operatore NOT , consulta la pagina della documentazione Utilizzo dei calcoli tabulari. |
Operatori per tutte le espressioni di Looker
I seguenti operatori di confronto possono essere utilizzati con qualsiasi tipo di dati:
I seguenti operatori di confronto possono essere utilizzati solo con i numeri e le date:
Puoi anche combinare espressioni di Looker con questi operatori logici:
Questi operatori logici devono essere in maiuscolo. Gli operatori logici scritti in minuscolo non funzioneranno.
Costanti logiche
Puoi utilizzare le costanti logiche nelle espressioni di Looker. Queste costanti sono sempre scritte in minuscolo e hanno i significati seguenti:
Costante | Significato |
---|---|
yes |
Vero |
no |
falso. |
null |
Nessun valore |
Tieni presente che le costanti yes
e no
sono i simboli speciali che significano vero o falso nelle espressioni di Looker. Se invece vengono racchiuse tra virgolette, come in "yes"
e "no"
, vengono create stringhe letterali con questi valori.
Le espressioni logiche restituiscono un valore vero o falso senza richiedere una funzione if
. Ad esempio:
if(${field} > 100, yes, no)
equivalgono a:
${field} > 100
Puoi anche utilizzare null
per indicare nessun valore. Ad esempio, potresti stabilire se un campo è vuoto o assegnare un valore vuoto in una determinata situazione. Questa formula non restituisce alcun valore se il campo è minore di 1 oppure il valore del campo se è maggiore di 1:
if(${field} < 1, null, ${field})
Combinazione degli operatori AND
e OR
Gli operatori AND
vengono valutati prima degli operatori OR
, se non diversamente specificato l'ordine con le parentesi. Quindi, la seguente espressione senza parentesi aggiuntive:
if (
${order_items.days_to_process}>=4 OR
${order_items.shipping_time}>5 AND
${order_facts.is_first_purchase},
"review", "okay")
viene valutata come segue:
if (
${order_items.days_to_process}>=4 OR
(${order_items.shipping_time}>5 AND ${order_facts.is_first_purchase}),
"review", "okay")
Funzioni posizionali
Durante la creazione dei calcoli tabulari, puoi utilizzare le funzioni di trasformazione posizionale per estrarre informazioni sui campi in diverse righe o colonne pivot. Puoi anche creare elenchi e recuperare l'indice della riga o della colonna pivot corrente.
Totali colonna e riga solo per i calcoli tabulari
Se la tua esplorazione contiene totali, puoi fare riferimento ai valori totali per colonne e righe:
Funzione | Syntax | Finalità |
---|---|---|
:total |
${field:total} |
Restituisce il totale della colonna del campo. |
:row_total |
${field:row_total} |
Restituisce il totale di riga del campo. |
Funzioni correlate alle righe solo per i calcoli tabulari
Alcune di queste funzioni usano le posizioni relative delle righe, quindi la modifica dell'ordinamento delle righe ha effetto sui risultati delle funzioni.
Funzione | Syntax | Finalità |
---|---|---|
index |
index(expression, n) |
Restituisce il valore dell'elemento n della colonna creata da expression , a meno che expression non definisca una colonna di elenchi, nel qual caso restituisce l'elemento n di ogni elenco. |
list |
list(value_1, value_2, ...) |
Crea un elenco con i valori specificati. Per un esempio, consulta l'argomento della Community sull'uso degli elenchi nei calcoli tabulari. |
lookup |
lookup(value, lookup_column, result_column) |
Restituisce il valore in result_column che si trova sulla stessa riga di value è in lookup_column . |
offset |
offset(column, row_offset) |
Restituisce il valore della riga (n + row_offset) in column , dove n è il numero di riga corrente.Per alcuni esempi relativi all'utilizzo di offset , consulta gli articoli del Centro assistenza Calcolo della percentuale di modifiche precedenti e percentuali con i calcoli tabulari e Utilizzo di offset e pivot_offset. |
offset_list |
offset_list(column, row_offset, num_values) |
Restituisce un elenco dei valori num_values a partire dalla riga (n + row_offset) in column , dove n è il numero di riga corrente.Per un esempio, consulta l'articolo del Centro assistenza Calcolo delle medie mobili. |
row |
row() |
Restituisce il numero di riga corrente. Per un esempio, consulta l'articolo del Centro assistenza Trasposizione tabella (visualizzazione di misure come righe). |
Funzioni correlate al pivot solo per i calcoli tabulari
Alcune di queste funzioni usano le posizioni relative delle colonne pivot, quindi la modifica dell'ordinamento delle dimensioni sottoposte a pivot ha effetto sui risultati di quelle funzioni.
Funzione | Syntax | Finalità |
---|---|---|
pivot_column |
pivot_column() |
Restituisce l'indice della colonna pivot corrente. |
pivot_index |
pivot_index(expression, pivot_index) |
Valuta expression nel contesto della colonna pivot nella posizione pivot_index (1 per il primo pivot, 2 per il secondo pivot e così via). Restituisce null per i risultati senza pivot.Per esempi che utilizzano pivot_index , vedi gli argomenti della community su come utilizzare pivot_index nei calcoli tabulari e Creare una percentuale del totale sulle righe con i calcoli tabulari. |
pivot_offset |
pivot_offset(pivot_expression, col_offset) |
Restituisce il valore di pivot_expression nella posizione (n + col_offset) , dove n è l'attuale posizione della colonna pivot. Restituisce null per i risultati senza pivot.Per alcuni esempi relativi all'utilizzo di pivot_offset , consulta gli articoli della Guida su come creare un totale corrente tra le righe con calcoli tabulari e Calcolo delle percentuali precedenti e percentuali con i calcoli tabulari e Utilizzo di offset e pivot_offset nei calcoli tabulari. |
pivot_offset_list |
pivot_offset_list(pivot_expression, col_offset, num_values) |
Restituisce un elenco di num_values valori in pivot_expression a partire dalla posizione (n + col_offset) , dove n è l'indice pivot corrente. Restituisce null per i risultati senza pivot. |
pivot_row |
pivot_row(expression) |
Restituisce i valori sottoposti a pivot di expression come elenco. Restituisce null per i risultati senza pivot.Per esempi di utilizzo di pivot_row , consulta l'articolo Aggregazione tra righe (totale riga) nei calcoli tabulari e Come calcolare la percentuale del totale nel Centro assistenza. |
pivot_where |
pivot_where(select_expression, expression) |
Restituisce il valore di expression per la colonna pivot che soddisfa select_expression o null in modo univoco se non esiste una colonna univoca. |
Le funzioni pivot specifiche che utilizzi determinano se il calcolo tabulare viene visualizzato accanto a ogni colonna sottoposta a pivot oppure come colonna singola alla fine della tabella.
Funzioni di filtro per filtri personalizzati e campi personalizzati
Le funzioni di filtro consentono di utilizzare le espressioni di filtro per restituire valori in base ai dati filtrati. Le funzioni di filtro funzionano nei filtri personalizzati, nei filtri su misure personalizzate e nelle dimensioni personalizzate, ma non sono valide nei calcoli tabulari.
Funzione | Syntax | Finalità |
---|---|---|
matches_filter |
matches_filter(field, `filter_expression`) |
Restituisce Yes se il valore del campo corrisponde all'espressione di filtro, No se non lo è. |