테이블 계산을 만들 수 있는 권한이 있는 경우 바로가기 계산을 사용하면 Looker 함수 및 연산자를 사용하지 않고 Explore의 데이터 테이블에 있는 숫자 필드에 대한 일반적인 계산을 수행할 수 있습니다.
관리자 또는 다른 사용자가 Explore에서 피벗 데이터를 분석하려는 경우가 있을 수 있습니다. 이 페이지에서는 pivot_row() 테이블 계산 함수를 사용하여 사용자가 Explore 데이터를 더 자세히 파악하는 데 도움이 되는 행 합계 및 기타 집계를 만드는 방법을 설명합니다.
pivot_row()의 작동 원리는 어떻게 되나요?
pivot_row() 테이블 계산 함수는 피벗된 행의 모든 값을 목록으로 그룹화합니다.
이 예에서는 제품 수를 주문 생성일별로 그룹화하고 사용자 연령을 기준으로 피벗한 다음 Explore 데이터 테이블을 사용합니다.
pivot_row()를 사용하여 모든 제품 수 행 값을 하나의 열로 그룹화하는 테이블 계산을 작성할 수 있습니다.
pivot_row(${products.count})
그런 다음 테이블 계산은 피벗된 각 행에 있는 제품 수의 모든 값 목록을 표시하는 새 열을 출력합니다.
pivot_row()를 사용하여 행 합계 계산
또한 pivot_row() 함수로 만든 목록에 계산을 수행하여 추가 분석을 할 수 있습니다. 예를 들어 pivot_row()에서 반환된 나열된 값에 sum() 함수를 사용하여 행 합계를 계산할 수 있습니다.
제품 수가 주문 생성일별로 그룹화되고 사용자 연령으로 피벗된 동일한 Explore 데이터 테이블을 사용하면 다음 테이블 계산을 작성하여 제품 수의 행 합계를 출력할 수 있습니다.
sum(pivot_row(${products.count}))
테이블 계산은 pivot_row() 함수로 계산된 제품 수 값 목록을 합산하고 피벗된 각 행의 합계를 표시하는 새 열을 출력합니다.
pivot_row()를 사용하여 다른 집계 계산
pivot_row() 함수를 사용하여 피벗된 행에 집계할 수 있습니다. 예를 들어 sum() 대신 목록에 있는 값의 mean(), max(), min() 등을 계산할 수 있습니다. Looker 함수 및 연산자 문서 페이지의 이 섹션에는 사용 가능한 모든 테이블 계산 함수와 연산자가 나와 있습니다.
pivot_row() 함수를 사용하여 피벗 행 전체에서 더 복잡한 계산을 수행할 수도 있습니다(전체 백분율 포함). 전체 대비 비율을 계산하는 방법 권장사항 페이지에서 pivot_row()를 사용하여 행 간 총계 비율을 계산하는 방법을 알아보세요.