Funções e operadores do Looker

Se o administrador tiver ativado o recurso Campos personalizados do Labs, será possível usar os seguintes recursos para executar funções comuns rapidamente sem criar expressões do Looker:

• Cálculos rápidos para realizar cálculos comuns em campos numéricos nas tabelas de dados do Explorar.

• Grupos personalizados para agrupar rapidamente valores em rótulos personalizados sem precisar desenvolver a lógica CASE WHEN em parâmetros sql ou campos type: case

• Encaixes personalizadas para agrupar dimensões de tipo numérico em níveis personalizados sem precisar desenvolver type: tier campos do LookML.

As expressões do Looker (às vezes chamadas de Lexp) são usadas para executar cálculos de:

• cálculos da tabela (que incluem expressões usadas em testes de dados)
• Campos personalizados
• Filtros personalizados

Uma parte importante dessas expressões são as funções e operadores que você pode usar nelas. As funções e operadores podem ser divididos em algumas categorias básicas:

• Matemática: funções relacionadas a números
• String: funções relacionadas a palavras e letras
• Datas: funções relacionadas a data e hora
• Transformação lógica: inclui funções booleanas (verdadeiras ou falsas) e operadores de comparação.
• Transformação posicional: recuperar valores de diferentes linhas ou tabelas dinâmicas

Algumas funções só estão disponíveis para cálculos de tabela.

As expressões do Looker para filtros personalizados e campos personalizados não são compatíveis com funções do Looker que convertem tipos de dados, agregam dados de várias linhas ou se referem a outras linhas ou colunas dinâmicas. Essas funções são compatíveis somente para cálculos da tabela (incluindo cálculos de tabela usados no parâmetro expression de um teste de dados).

Esta página é organizada para esclarecer quais funções e operadores estão disponíveis, dependendo de onde você está usando a expressão do Looker.

Funções e operadores matemáticos

As funções e operadores matemáticos funcionam de duas maneiras:

• Algumas funções matemáticas realizam cálculos com base em uma única linha. Por exemplo, arredondamento, raiz raiz, multiplicação e funções semelhantes podem ser usados para valores em uma única linha, retornando um valor distinto para cada linha. Todos os operadores matemáticos, como +, são aplicados uma linha por vez.
• Outras funções matemáticas, como médias e totais em execução, operam em muitas linhas. Essas funções usam muitas linhas, reduzem as mensagens a um único número e exibem o mesmo número em cada uma.

Funções para qualquer expressão do Looker

Função	Sintaxe	Finalidade
abs	abs(value)	Retorna o valor absoluto de value. Para ver um exemplo, consulte o tópico "Comunidade" Desvio padrão e detecção de outliers de série temporal simples usando cálculos de tabela.
ceiling	ceiling(value)	Retorna o menor número inteiro maior ou igual a value.
exp	exp(value)	Retorna e à potência de value.
floor	floor(value)	Retorna o maior número inteiro menor ou igual a value.
ln	ln(value)	Retorna o logaritmo natural de value.
log	log(value)	Retorna o logaritmo de base 10 de value.
mod	mod(value, divisor)	Retorna o restante da divisão de value por divisor.
power	power(base, exponent)	Retorna base elevado à potência de exponent. Para ver um exemplo, consulte o tópico "Comunidade" Desvio padrão e detecção de outliers de série temporal simples usando cálculos de tabela.
rand	rand()	Retorna um número aleatório entre 0 e 1.
round	round(value, num_decimals)	Retorna value arredondado para num_decimals casas decimais. Para ver exemplos de como usar round, consulte os tópicos da comunidade Como usar pivot_index nos cálculos de tabela e Detecção de desvio padrão e detecção de outliers de série temporal simples usando tabelas.
sqrt	sqrt(value)	Retorna a raiz quadrada de value. Para ver um exemplo, consulte o tópico "Comunidade" Desvio padrão e detecção de outliers de série temporal simples usando cálculos de tabela.

Funções apenas para cálculos de tabela

Muitas dessas funções operam em muitas linhas e consideram apenas as linhas retornadas pela consulta.

Função	Sintaxe	Finalidade
acos	acos(value)	Retorna o cosseno inverso de value.
asin	asin(value)	Retorna o seno inverso de value.
atan	atan(value)	Retorna a tangente inversa de value.
beta_dist	beta_dist(value, alpha, beta, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição Beta com parâmetros alpha e beta. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
beta_inv	beta_inv(probability, alpha, beta)	Retorna a posição de probability na distribuição beta cumulativa inversa com parâmetros alpha e beta.
binom_dist	binom_dist(num_successes, num_tests, probability, cumulative)	Retorna a probabilidade de receber sucessos num_successes em testes num_tests com o probability especificado de sucesso. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
binom_inv	binom_inv(num_tests, test_probability, target_probability)	Retorna o menor número k de forma que binom(k, num_tests, test_probability, yes) >= target_probability.
chisq_dist	chisq_dist(value, dof, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição de gamma com dof graus de liberdade. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
chisq_inv	chisq_inv(probability, dof)	Retorna a posição de probability na distribuição cumulativa inversa do gamma com dof graus de liberdade.
chisq_test	chisq_test(actual, expected)	Retorna a probabilidade do teste qui-quadrado de independência entre os dados actual e expected. actual pode ser uma coluna ou uma lista de listas, e expected precisa ser do mesmo tipo.
combin	combin(set_size, selection_size)	Retorna o número de maneiras de escolher elementos selection_size de um conjunto de tamanhos set_size.
confidence_norm	confidence_norm(alpha, stdev, n)	Retorna metade da largura do intervalo de confiança normal no nível de significância alpha, o desvio padrão stdev e o tamanho de amostra n.
confidence_t	confidence_t(alpha, stdev, n)	Retorna metade da largura do intervalo de confiança da distribuição t do aluno no nível de importância alpha, o desvio padrão stdev e o tamanho da amostra n.
correl	correl(column_1, column_2)	Retorna o coeficiente de correlação de column_1 e column_2.
cos	cos(value)	Retorna o cosseno de value.
count	count(expression)	Retorna a contagem de valores que não são null na coluna definida por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, a contagem retorna em cada lista.
count_distinct	count_distinct(expression)	Retorna a contagem de valores diferentes de null na coluna definida por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, a contagem é retornada em cada lista.
covar_pop	covar_pop(column_1, column_2)	Retorna a covariância populacional de column_1 e column_2.
covar_samp	covar_samp(column_1, column_2)	Retorna a covariância de amostra de column_1 e column_2.
degrees	degrees(value)	Converte value de radianos em graus.
expon_dist	expon_dist(value, lambda, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição exponencial com o parâmetro lambda. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
f_dist	f_dist(value, dof_1, dof_2, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição F com os parâmetros dof_1 e dof_2. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
f_inv	f_inv(probability, dof_1, dof_2)	Retorna a posição de probability na distribuição F inversa cumulativa com os parâmetros dof_1 e dof_2.
fact	fact(value)	Retorna o fatorial de value.
gamma_dist	gamma_dist(value, alpha, beta, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição de gamma com os parâmetros alpha e beta. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
gamma_inv	gamma_inv(probability, alpha, beta)	Retorna a posição de probability na distribuição cumulativa inversa do gamma com os parâmetros alpha e beta.
geomean	geomean(expression)	Retorna a média geométrica da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a média geométrica de cada lista.
hypgeom_dist	hypgeom_dist (sample_successes, sample_size, population_successes, population_size, cumulative)	Retorna a probabilidade de receber sample_successes do sample_size especificado, o número de population_successes e o population_size. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
intercept	intercept(y_column, x_column)	Retorna a interceptação da linha de regressão linear pelos pontos determinados por y_column e x_column. Para ver um exemplo, consulte o artigo Como fazer previsões no Looker com cálculos de tabela da Central de Ajuda.
kurtosis	kurtosis(expression)	Retorna a amostra em excesso de curtose da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, a amostra retorna a curtose em excesso de cada lista.
large	large(expression, k)	Retorna o ko maior valor da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o ko maior valor de cada lista.
match	match(value, expression)	Retorna o número da linha da primeira ocorrência de value na coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, a posição value é retornada em cada lista.
max	max(expression)	Retorna o máximo da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o máximo de cada lista. Para ver exemplos de como usar max, consulte os tópicos da comunidade Como usar listas em cálculos de tabela e Como agrupar por uma dimensão em cálculos de tabela.
mean	mean(expression)	Retorna a média da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a média de cada lista. Para exemplos que usam mean, consulte o artigo Como calcular médias móveis (em inglês) da Central de Ajuda e o tópico Desvio padrão e detecção simples de outlier de série temporal usando cálculos de tabela.
median	median(expression)	Retorna a média da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a média de cada lista.
min	min(expression)	Retorna o mínimo da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o mínimo de cada lista.
mode	mode(expression)	Retorna o modo da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o modo de cada lista.
multinomial	multinomial(value_1, value_2, ...)	Retorna o fatorial da soma dos argumentos dividido pelo produto de cada um deles.
negbinom_dist	negbinom_dist(num_failures, num_successes, probability, cumulative)	Retorna a probabilidade de receber falhas num_failures antes de receber sucessos num_successes, com o probability especificado de sucesso. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
norm_dist	norm_dist(value, mean, stdev, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição normal com os mean e stdev fornecidos. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
norm_inv	norm_inv(probability, mean, stdev)	Retorna a posição de probability na distribuição cumulativa normal inversa.
norm_s_dist	norm_s_dist(value, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição normal padrão. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
norm_s_inv	norm_s_inv(probability)	Retorna a posição de probability na distribuição cumulativa normal padrão inversa.
percent_rank	percent_rank(column, value)	Retorna a classificação de value em column como uma porcentagem de 0 a 1, em que column é a coluna, campo, lista ou intervalo que contém o conjunto de dados a considerar, e value é a coluna com o valor que determina a classificação da porcentagem. Exemplo de uso: percent_rank(${view_name.field_1}, ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), 2)
percentile	percentile(value_column, percentile_value)	Retorna o valor da coluna criada por expression que corresponde ao percentile_value especificado, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o valor do percentil para cada lista. O percentile_value precisa estar entre 0 e 1. Caso contrário, retornará null.
pi	pi()	Retorna o valor de pi.
poisson_dist	poisson_dist(value, lambda, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição de intoxicação com parâmetro lambda. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
product	product(expression)	Retorna o produto da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o produto de cada lista.
radians	radians(value)	Converte value de graus em radianos.
rank	rank(value, expression)	Retorna a classificação de value na coluna criada por expression. Por exemplo, se você quiser classificar pedidos pelo preço total de venda, use rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price}), que dá uma classificação por cada valor de order_items.total_sale_price na consulta ao compará-lo com a coluna inteira de order_items.total_sale_price na consulta. No caso em que expression define várias listas, essa função retorna o tamanho relativo do value em cada lista. Para ver um exemplo, consulte o tópico Classificação com cálculos de tabela.
rank_avg	rank_avg(value, expression)	Retorna a classificação média de value na coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a classificação média de value em cada lista.
running_product	running_product (value_column)	Retorna um produto em execução dos valores em value_column.
running_total	running_total(value_column)	Retorna um total em execução dos valores em value_column. Para ver um exemplo, consulte o artigo Como criar um total de colunas ativas com cálculos de tabela na Central de Ajuda.
sin	sin(value)	Retorna o seno de value.
skew	skew(expression)	Retorna a distorção de amostra da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, a distorção de amostra de cada lista é retornada.
slope	slope(y_column, x_column)	Retorna a inclinação da linha de regressão linear por pontos determinados por y_column e x_column. Para ver um exemplo, consulte o artigo Como fazer previsões no Looker com cálculos de tabela da Central de Ajuda.
small	small(expression, k)	Retorna o ko menor valor da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o ko menor valor de cada lista.
stddev_pop	stddev_pop(expression)	Retorna o desvio padrão (preenchimento) da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, o retorno padrão (preenchimento) de cada lista é retornado.
stddev_samp	stddev_samp(expression)	Retorna o desvio padrão (amostra) da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, o desvio padrão (amostra) de cada lista é retornado.
sum	sum(expression)	Retorna a soma da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a soma de cada lista. Para exemplos que usam sum, consulte os artigos Como agregar linhas por total (linhas totais) em cálculos de tabela e Como calcular a porcentagem do total na Central de Ajuda.
t_dist	t_dist(value, dof, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição tde Student com dof graus de liberdade. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
t_inv	t_inv(probability, dof)	Retorna a posição de probability na distribuição cumulativa normal inversa com dof graus de liberdade.
t_test	t_test(column_1, column_2, tails, type)	Retorna o resultado de um ttest do aluno nos dados de column_1 e column_2, usando 1 ou 2 tails. type: 1 = pareado, 2 = homoscedástico, 3 = heteroscedástico.
tan	tan(value)	Retorna a tangente de value.
var_pop	var_pop(expression)	Retorna a variação (preenchimento) da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, a variação (população) de cada lista é retornada.
var_samp	var_pop(expression)	Retorna a variação (amostra) da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a variação (amostra) de cada lista.
weibull_dist	weibull_dist(value, shape, scale, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição de Weibull com os parâmetros shape e scale. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
z_test	z_test(data, value, stdev)	Retorna o valor-p de uma cauda do teste-z usando os data e stdev existentes na média hipotética value.

Operadores para qualquer expressão do Looker

Você pode usar os seguintes operadores matemáticos padrão:

Operador	Sintaxe	Finalidade
+	value_1 + value_2	Adição de 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 funcionam com frases, palavras ou letras, que são chamadas coletivamente de "quot;strings". Você pode usar funções de string para capitalizar palavras e letras, extrair partes de uma frase, verificar se uma palavra ou letra está em uma frase ou substituir elementos de uma palavra ou frase. As funções de string também podem ser usadas para formatar os dados retornados na tabela.

Funções para qualquer expressão do Looker

Função	Sintaxe	Finalidade
concat	concat(value_1, value_2, ...)	Retorna value_1, value_2, ... e value_n unidos como uma string.
contains	contains(string, search_string)	Retornará Yes se string contiver search_string. Caso contrário, retornará No.
length	length(string)	Retorna o número de caracteres em string.
lower	lower(string)	Retorna string com todos os caracteres convertidos em letras minúsculas.
position	position(string, search_string)	Retorna o índice inicial de search_string em string, se existir, e 0, caso contrário.
replace	replace(string, old_string, new_string)	Retorna string com todas as ocorrências de old_string substituídas por new_string.
substring	substring(string, start_position, length)	Retorna a substring de string, começando em start_position, que consiste em length caracteres. O start_position começa em 1, com 1 indicando o primeiro caractere na string, 2 indicando o segundo caractere na string e assim por diante.
upper	upper(string)	Retorna string com todos os caracteres convertidos em letras maiúsculas.

Funções apenas para cálculos de tabela

Função	Sintaxe	Finalidade
split	split(string, delimeter)	Retorna uma lista de strings em string divididas por delimiter.
to_number	to_number(string)	Retorna o número representado por string ou null se não for possível converter a string.
to_string	to_string(value)	Retorna a representação de string de value ou uma string vazia se value for nulo.

Funções de data

As funções de data permitem que você trabalhe 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)	Retorna ""year-month-day" data ou null se a data for inválida.
date_time	date_time(year, month, day, hours, minutes, seconds)	Retorna a data "year-month-day hours:minutes:seconds" ou null caso a data seja inválida.
diff_days	diff_days(start_date, end_date)	Retorna o número de dias entre start_date e end_date. Para ver um exemplo, consulte o tópico da comunidade Como usar datas em cálculos de tabela.
diff_hours	diff_hours(start_date, end_date)	Retorna o número de horas entre start_date e end_date.
diff_minutes	diff_minutes(start_date, end_date)	Retorna o número de minutos entre start_date e end_date. Para ver um exemplo, consulte o tópico da comunidade Como usar datas em cálculos de tabela.
diff_months	diff_months(start_date, end_date)	Retorna o número de meses entre start_date e end_date. Para ver um exemplo, consulte o tópico Como agrupar por uma dimensão em cálculos de tabela da comunidade.
diff_seconds	diff_seconds(start_date, end_date)	Retorna o número de segundos entre start_date e end_date.
diff_years	diff_years(start_date, end_date)	Retorna 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 o tópico da comunidade Como usar datas em cálculos de tabela.
extract_hours	extract_hours(date)	Extrai os horários 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()	Retorna a data e a hora atuais. Para ver exemplos de como usar o now, consulte os tópicos da comunidade Função Cálculo da tabela Now() (links em inglês) com melhor fuso horário e Como usar datas em cálculos de tabela.
trunc_days	trunc_days(date)	Trunca date a 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 a meses.
trunc_years	trunc_years(date)	Trunca date a anos.

Funções apenas para cálculos de tabela

Função	Sintaxe	Finalidade
to_date	to_date(string)	Retorna 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 lógicas, operadores e constantes

Funções e operadores lógicos são usados para avaliar se algo é verdadeiro ou falso. As expressões que usam esses elementos recebem um valor, o avaliam com base em alguns critérios, retornam Yes se os critérios são atendidos e No se os critérios não são atendidos. Também há 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)	ADDED 21.10 Permite lógica condicional com várias condições e resultados. Retorna value_if_yes para o primeiro caso de when cujo valor de yesno_arg é yes. Retornará else_value se todos os casos when forem no.
coalesce	coalesce(value_1, value_2, ...)	Retornará o primeiro valor não null em value_1, value_2, ..., value_n, se encontrado. Caso contrário, retornará null. Para ver exemplos de como usar coalesce, consulte os tópicos da comunidade Como criar um total em execução nas linhas com cálculos de tabela, Como criar uma porcentagem do total em linhas com cálculos de tabela e Como usar Pivot_index no cálculo de tabelas.
if	if(yesno_expression, value_if_yes, value_if_no)	Se yesno_expression for avaliado como Yes, retornará o valor value_if_yes. Caso contrário, retorna o valor value_if_no. Para ver um exemplo, consulte o tópico Como agrupar por uma dimensão em cálculos de tabela da comunidade.
is_null	is_null(value)	Retorna Yes se value for null. Caso contrário, retorna No. Para ver um exemplo, consulte a página de documentação Como criar expressões do Looker. Para outro exemplo que usa is_null com o operador NOT, consulte a página de documentação Como usar cálculos de tabela.

Operadores para qualquer expressão do Looker

Os seguintes operadores de comparação podem ser usados com qualquer tipo de dado:

Operador	Sintaxe	Finalidade
=	value_1 = value_2	Retornará Yes se value_1 for igual a value_2. Caso contrário, retornará No.
!=	value_1 != value_2	Retornará Yes se value_1 não for igual a value_2. Caso contrário, retornará No.

Os seguintes operadores de comparação só podem ser usados com números e datas:

Operador	Sintaxe	Finalidade
>	value_1 > value_2	Retorna Yes se value_1 for maior que value_2. Caso contrário, retorna No.
<	value_1 < value_2	Retorna Yes se value_1 for menor que value_2. Caso contrário, retorna No.
>=	value_1 >= value_2	Retornará Yes se value_1 for maior ou igual a value_2. Caso contrário, retornará No.
<=	value_1 <= value_2	Retorna Yes se value_1 for menor ou igual a value_2. Caso contrário, retorna No.

Também é possível combinar expressões do Looker com estes operadores lógicos:

Operador	Sintaxe	Finalidade
AND	value_1 AND value_2	Retornará Yes se value_1 e value_2 forem Yes. Caso contrário, retornará No.
OR	value_1 OR value_2	Retornará Yes se value_1 ou value_2 for Yes. Caso contrário, retornará No.
NOT	NOT value	Retorna Yes se value for No. Caso contrário, retorna No.

Esses operadores lógicos precisam ser iniciados com letras maiúsculas. Operadores lógicos escritos em letras minúsculas não funcionarão.

Constantes lógicas

É possível usar constantes lógicas nas expressões do Looker. Essas constantes são sempre escritas em letras minúsculas e têm os seguintes significados:

Constante	Significado
yes	Verdadeiro
no	Falso
null	Nenhum valor

As constantes yes e no são os símbolos especiais que significam "verdadeiro" ou "falso" nas expressões do Looker. Por outro lado, usar aspas, como em "yes" e "no", cria strings literais com esses valores.

As expressões lógicas são avaliadas como verdadeiras ou falsas sem exigir uma função if. Por exemplo, este:

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

é equivalente a:

${field} > 100

Também é possível usar null para indicar nenhum valor. Por exemplo, você pode querer determinar se um campo está vazio ou atribuir um valor vazio em uma determinada situação. Esta fórmula não retornará valor se o campo for menor que 1 ou o valor do campo se for maior que 1:

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

Como combinar operadores AND e OR

Os operadores AND são avaliados antes dos operadores OR, se você não especificar a ordem entre parênteses. Dessa forma, a expressão a seguir 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 como:

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 tabela, é possível usar funções de transformação posicional para extrair informações sobre campos em linhas ou colunas dinâmicas diferentes. Também é possível criar listas e recuperar a linha atual ou o índice da coluna dinâmica.

Totais da coluna e da linha apenas para cálculos de tabela

Se Explorar contiver totais, será possível referenciar valores totais para colunas e linhas:

Função	Sintaxe	Finalidade
:total	${field:total}	Retorna o total da coluna do campo.
:row_total	${field:row_total}	Retorna o total da linha do campo.

Funções relacionadas a linhas apenas para cálculos de tabela

Algumas dessas funções usam as posições relativas das linhas. Portanto, alterar a ordem de classificação das linhas afeta os resultados das funções.

Função	Sintaxe	Finalidade
index	index(expression, n)	Retorna o valor do no elemento da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o no elemento de cada lista.
list	list(value_1, value_2, ...)	Cria uma lista com base nos valores fornecidos. Para ver um exemplo, consulte o tópico Como usar listas em cálculos de tabela.
lookup	lookup(value, lookup_column, result_column)	Retorna o valor no result_column que está na mesma linha que value está no lookup_column.
offset	offset(column, row_offset)	Retorna o valor da linha (n + row_offset) em column, em que n é o número da linha atual. Para ver exemplos de como usar offset, consulte os artigos da Central de Ajuda Como calcular a porcentagem da mudança anterior e percentual com o cálculo de tabelas e Como usar o deslocamento e Pivot_offset nas tabelas de tabelas.
offset_list	offset_list(column, row_offset, num_values)	Retorna uma lista dos valores num_values a partir da linha (n + row_offset) em column, em que n é o número da linha atual. Para ver um exemplo, consulte o artigo da Central de Ajuda Como calcular médias móveis.
row	row()	Retorna o número da linha atual. Para ver um exemplo, consulte o artigo da Central de Ajuda Tabela de transposição (medidas de exibição como linhas).

Funções relacionadas a tabelas dinâmicas apenas para cálculos em tabelas

Algumas dessas funções usam as posições relativas das colunas dinâmicas. Portanto, alterar a ordem de classificação da dimensão dinâmica afeta os resultados dessas funções.

Função	Sintaxe	Finalidade
pivot_column	pivot_column()	Retorna o índice da coluna dinâmica atual.
pivot_index	pivot_index(expression, pivot_index)	Avalia expression no contexto da coluna dinâmica na posição pivot_index (1 para a primeira rotação, duas tabelas dinâmicas etc.). Retorna nulo para resultados não dinâmicos. Para ver exemplos de como usar pivot_index, consulte os tópicos da comunidade Como usar Pivot_index em cálculos de tabela e Como criar uma porcentagem do total em linhas com cálculos de tabela.
pivot_offset	pivot_offset(pivot_expression, col_offset)	Retorna o valor de pivot_expression na posição (n + col_offset), em que n é a posição atual da coluna dinâmica. Retorna nulo para resultados não dinâmicos. Para exemplos que usam pivot_offset, consulte os tópicos Como criar um total em execução nas linhas com cálculos de tabela e Como calcular a porcentagem da mudança anterior e percentual com cálculos de tabela e Como usar deslocamento e Pivot_offset nas cálculos de tabela da Central de Ajuda.
pivot_offset_list	pivot_offset_list(pivot_expression, col_offset, num_values)	Retorna uma lista dos valores num_values em pivot_expression a partir da posição (n + col_offset), em que n é o índice dinâmico atual. Retorna null para resultados não dinâmicos.
pivot_row	pivot_row(expression)	Retorna os valores dinâmicos de expression como uma lista. Retorna null para resultados não dinâmicos. Para exemplos que usam pivot_row, consulte os artigos Como agregar linhas por total (linhas totais) em cálculos de tabela e Como calcular a porcentagem do total na Central de Ajuda.
pivot_where	pivot_where(select_expression, expression)	Retorna o valor de expression para a coluna dinâmica que atende exclusivamente a select_expression ou null se essa coluna não existir.

As funções dinâmicas específicas que você usa determinam se o cálculo da tabela é exibido ao lado de cada coluna dinâmica ou se é exibido como uma única coluna no final da tabela.

Filtrar funções para filtros e campos personalizados

As funções de filtro permitem que você trabalhe com expressões de filtro para retornar 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 para cálculos de tabela.

Função	Sintaxe	Finalidade
matches_filter	matches_filter(field, `filter_expression`)	Retornará Yes se o valor do campo corresponder à expressão de filtro. Caso contrário, retornará No.