在表计算中跨行聚合（行总计）

如果您拥有创建表计算的权限，则可以使用快捷方式计算对探索数据表中的数字字段执行常见计算，而无需使用 Looker 函数和运算符。

在某些情况下，您或其他用户可能需要分析“探索”中的透视数据。本页介绍了如何使用 pivot_row() 表计算函数创建行总计和其他汇总，以帮助用户进一步深入了解“探索”数据。

pivot_row() 的运作方式

pivot_row() 表计算函数会将汇总行的所有值分组到列表中。

此示例使用以下“探索”数据表，其中包含按订单创建日期分组并按用户年龄透视的商品数量：

您可以使用 pivot_row() 编写表格计算，将所有“产品数量”行值分组到一个列中：

pivot_row(${products.count})

然后，表的计算会输出一个新列，其中显示每个透视行中 Products Count 的所有值的列表：

使用 pivot_row() 计算行总数

您还可以对使用 pivot_row() 函数创建的列表执行计算，以进行进一步分析。例如，您可以对 pivot_row() 返回的列出值使用 sum() 函数来计算行总和。

使用相同的“探索”数据表，其中商品数量按订单创建日期分组并按用户年龄进行数据透视，您可以编写以下表格计算来输出商品数量的行总计：

sum(pivot_row(${products.count}))

表计算会对使用 pivot_row() 函数计算的 Products Count 值列表求和，并输出一个新列，用于显示每个数据透视行中的总数：

使用 pivot_row() 计算其他聚合

您可以使用 pivot_row() 函数在任意透视行中进行聚合。例如，您还可以计算列表中值的 mean()、max()、min() 等，而不是 sum()。Looker 函数和运算符文档页面的此部分列出了所有可用的表计算函数和运算符。

您还可以使用 pivot_row() 函数跨数据透视行执行更复杂的计算，包括占总数的百分比。如需了解如何使用 pivot_row() 计算各行总数的百分比，请参阅如何计算总数的百分比最佳实践页面。