表計算を作成するための権限がある場合、Looker の関数と演算子を使用せずに、ショートカットの計算を使用して、Explore のデータ表にある数値フィールドに対して、一般的な計算を行えます。
Explore のピボットデータを分析する必要が生じる場合があります。このページでは、pivot_row() テーブル計算関数を使用して、合計値やその他の集計を作成し、さらに詳細に Explore データの分析情報を取得する方法について説明します。
pivot_row() の仕組み
表計算関数 pivot_row() は、ピボットされた行のすべての値をリストにグループ化します。
この例では、Products Count が Orders Created Date でグループ化され、Users Age でピボットされた次の Explore データテーブルを使用します。
pivot_row() を使用すると、すべての Products Count 行の値を 1 つの列にグループ化する表計算を記述できます。
pivot_row(${products.count})
表計算は、ピボットされた各行の Products Count のすべての値のリストを表示する新しい列を出力します。
pivot_row() を使用して行の合計を計算する
pivot_row() 関数で作成したリストについて計算を行い、さらに分析を行うこともできます。たとえば、pivot_row() によって返されたリスト内の値に sum() 関数を適用することで、行の合計を計算できます。
Products Count を Orders Created Date でグループ化し、Users Age でピボットした同じ Explore データテーブルを使用すると、Products Count の行合計を出力する次の表計算を作成できます。
sum(pivot_row(${products.count}))
この表計算は、pivot_row() 関数を使用して計算される Products Count 値のリストを合計し、ピボットされた各行の合計を表示する新しい列を出力します。
pivot_row() を使用した他の集計の計算
pivot_row() 関数を使用して、ピボットされた行全体で集計を行えます。たとえば、sum() ではなく、リスト内の値の mean()、max()、min() などを計算することもできます。ドキュメント ページの Looker 関数と演算子セクションには、利用可能なすべてのテーブル計算関数と演算子が記載されています。
pivot_row() 関数を使用して、ピボット行全体でより複雑な計算（合計に対する割合など）を行うこともできます。pivot_row() を使用して行全体の合計の割合を計算する方法については、合計の割合（%）を計算するのベスト プラクティスのページをご覧ください。