Funções e operadores do Looker

Observação: esta página faz parte da série de aprendizado Recuperar e criar gráficos de dados.

Se o administrador tiver concedido permissões para criar cálculos de tabela, você poderá usar os seguintes recursos para executar funções comuns rapidamente sem precisar criar expressões do Looker:

• Cálculos de atalhos para realizar rapidamente cálculos comuns em campos numéricos que estão na tabela de dados de uma Análise.

Se o administrador tiver concedido permissões para criar campos personalizados, você poderá usar os seguintes recursos para executar funções comuns rapidamente sem precisar criar expressões do Looker:

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

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

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

• Cálculos de tabela (o que inclui as expressões usadas em testes de dados)
• Campos personalizados
• Filtros personalizados

Um componente essencial dessas expressões são as funções e operadores que você pode usar. As funções e operadores podem ser divididos nas seguintes categorias básicas:

• Matemáticas: funções relacionadas a números
• String: funções relacionadas a palavras e letras
• Datas: funções relacionadas a data e hora
• Transformações lógicas: incluem funções booleanas (verdadeiro ou falso) e operadores de comparação
• Transformações de posicionamento: recuperação de valores de diferentes linhas ou representações dinâmicas

Algumas funções são exclusivas para cálculos de tabela

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 apenas com cálculos de tabela, incluindo cálculos de tabela usados no parâmetro expression de um teste de dados.

Esta página foi organizada para esclarecer quais funções e operadores estão disponíveis, dependendo de onde você estiver usando sua expressão do Looker.

Funções e operadores matemáticos

As funções e os operadores matemáticos funcionam de duas maneiras:

• Algumas funções matemáticas executam cálculos com base em uma única linha. Por exemplo, arredondamento, raiz quadrada, multiplicação e funções semelhantes podem ser usadas 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 tomam muitas linhas e as reduzem a um único número e, em seguida, exibem o mesmo número em todas as linhas.

Funções para qualquer expressão do Looker

Função	Sintaxe	Finalidade
abs	abs(value)	Retorna o valor absoluto de value. Para ver um exemplo, consulte a postagem na 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 a postagem na 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 exemplos sobre como usar round, consulte as postagens na Comunidade Como usar pivot_index em cálculos de tabela e desvio padrão e detecção de outliers de série temporal simples usando cálculos de tabela.
sqrt	sqrt(value)	Retorna a raiz quadrada de value. Para ver um exemplo, consulte a postagem na 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 só consideram 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 os 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 os parâmetros alpha e beta.
binom_dist	binom_dist(num_successes, num_tests, probability, cumulative)	Retorna a probabilidade de gerar num_successes sucessos em testes num_tests com o probability de sucesso determinado. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
binom_inv	binom_inv(num_tests, test_probability, target_probability)	Retorna o menor número k, de modo que binom(k, num_tests, test_probability, yes) >= target_probability.
chisq_dist	chisq_dist(value, dof, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição gama 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 gama inversa com dof graus de liberdade.
chisq_test	chisq_test(actual, expected)	Retorna a probabilidade do teste qui-quadrado de independência entre os dados de actual e expected. actual pode ser uma coluna ou uma coluna 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 tamanho set_size.
confidence_norm	confidence_norm(alpha, stdev, n)	Retorna metade da largura do intervalo de confiança normal no nível de significância alpha, desvio padrão stdev e tamanho da amostra n.
confidence_t	confidence_t(alpha, stdev, n)	Retorna metade da largura do intervalo de confiança de distribuição t de Student no nível de significância alpha, desvio padrão stdev e 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 não null na coluna definida por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a contagem em cada lista.
count_distinct	count_distinct(expression)	Retorna a contagem de valores diferentes não null na coluna definida por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a contagem em cada lista.
covar_pop	covar_pop(column_1, column_2)	Retorna a covariância de população de column_1 e column_2.
covar_samp	covar_samp(column_1, column_2)	Retorna a covariância da amostra de column_1 e column_2.
degrees	degrees(value)	Converte value de radianos para 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 cumulativa inversa 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 gama 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 gama inversa 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 fornecido, do número de population_successes e do population_size. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
intercept	intercept(y_column, x_column)	Retorna a interseção da linha de regressão linear pelos pontos determinados por y_column e x_column. Por exemplo, confira a postagem na Comunidade Como fazer previsões no Looker com cálculos de tabela.
kurtosis	kurtosis(expression)	Retorna a curtose excessiva de amostra da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a curtose excessiva de amostra de cada lista.
large	large(expression, k)	Retorna o ko maior valor da coluna criado 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, retorna a posição de value 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 exemplos sobre como usar max, consulte as postagens na 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, ela retorna a média de cada lista. Para exemplos usando mean, consulte a postagem na Comunidade Como calcular médias móveis e a postagem na Comunidade Desvio padrão e detecção de outliers de série temporal simples usando cálculos de tabela.
median	median(expression)	Retorna a mediana da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, ela retorna a mediana 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 dividida pelo produto de cada um dos fatoriais deles.
negbinom_dist	negbinom_dist(num_failures, num_successes, probability, cumulative)	Retorna a probabilidade de receber falhas num_failures antes de receber num_successes sucessos, com o probability de sucesso determinado. 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 no 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 para o qual a classificação percentual será determinada. Exemplo de uso: percent_rank(${view_name.field_1}, ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), 2)
percentile	percentile(value_column, percentile_value)	Retorna o valor da coluna criada por expression correspondente ao percentile_value especificado, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o valor do percentil de cada lista. percentile_value precisa estar entre 0 e 1. Caso contrário, retorna null.
pi	pi()	Retorna o valor de pi.
poisson_dist	poisson_dist(value, lambda, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição de envenenamento com o parâmetro lambda. Se cumulative = yes, retorna a probabilidade cumulativa.
product	product(expression)	Retorna o produto da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o produto de cada lista.
radians	radians(value)	Converte value de graus para radianos.
rank	rank(value, expression)	Retorna a classificação de value na coluna criada por expression. Por exemplo, se você quiser classificar os pedidos pelo preço de venda total, use rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price}), que fornece uma classificação para cada valor de order_items.total_sale_price na consulta ao compará-lo com toda a coluna de order_items.total_sale_price na consulta. No caso em que expression define várias listas, essa função retorna o tamanho relativo da value em cada lista. Por exemplo, consulte a postagem na Comunidade 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 contínuo dos valores em value_column. Para ver um exemplo, consulte a página de práticas recomendadas Criar uma execução de colunas de total descendente com cálculos de tabela.
sin	sin(value)	Retorna o seno de value.
skew	skew(expression)	Retorna a assimetria de amostra da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a assimetria de amostra de cada lista.
slope	slope(y_column, x_column)	Retorna a inclinação da linha de regressão linear por meio de pontos determinados por y_column e x_column. Por exemplo, confira a postagem na Comunidade Como fazer previsões no Looker com cálculos de tabela.
small	small(expression, k)	Retorna o menor valor k da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o menor valor k de cada lista.
stddev_pop	stddev_pop(expression)	Retorna o desvio padrão (população) da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o desvio padrão (população) de cada lista.
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, retorna o desvio padrão (amostra) de cada lista.
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 as páginas Como agregar em linhas (totais de linhas) nos cálculos de tabela e Como calcular a porcentagem do total.
t_dist	t_dist(value, dof, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição t de 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 teste t de Student nos dados de column_1 e column_2 usando 1 ou 2 tails. type: 1 = par, 2 = homoscedástica, 3 = heteroscedástica.
tan	tan(value)	Retorna a tangente de value.
var_pop	var_pop(expression)	Retorna a variância (população) da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a variância (população) de cada lista.
var_samp	var_pop(expression)	Retorna a variância (amostra) da coluna criada por expression, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a variância (amostra) de cada lista.
weibull_dist	weibull_dist(value, shape, scale, cumulative)	Retorna a posição de value na distribuição 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 unicaudal do teste Z usando as 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	value_1 e value_2 foram adicionados.
-	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 operam em sentenças, palavras ou letras, que são coletivamente chamadas de "strings". Você pode usar funções de string para colocar palavras e letras maiúsculas, 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)	Retorna Yes se string contiver search_string. Caso contrário, retorna No. A função contains diferencia maiúsculas de minúsculas.
length	length(string)	Retorna o número de caracteres em string.
lower	lower(string)	Retorna string com todos os caracteres convertidos para minúsculas.
position	position(string, search_string)	Retorna o índice inicial de search_string em string, se existir. Caso contrário, retorna 0.
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 caracteres length. 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 maiúsculas.

Funções apenas para cálculos de tabela

Função	Sintaxe	Finalidade
split	split(string, delimeter)	Retorna uma lista de strings em string dividida por delimiter.
to_number	to_number(string)	Retorna o número representado por string ou null se a string não puder ser convertida.
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 ao 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 a data "year-month-day" 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 se a data for inválida.
diff_days	diff_days(start_date, end_date)	Retorna o número de dias entre start_date e end_date. Confira um exemplo na postagem na 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. Confira um exemplo na postagem na 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. Por exemplo, consulte a postagem na Comunidade Como agrupar por uma dimensão em cálculos de tabela.
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. Confira um exemplo na postagem na Comunidade Como usar datas em cálculos de tabela.
extract_hours	extract_hours(date)	Extrai as horas 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 exemplos de como usar now, consulte as postagens na Comunidade A função de cálculo da tabela Now() tem um melhor processamento do fuso horário e Como usar datas em cálculos de tabela.
trunc_days	trunc_days(date)	Trunca date em dias.
trunc_hours	trunc_hours(date)	Trunca date em horas.
trunc_minutes	trunc_minutes(date)	Trunca date em minutos.
trunc_months	trunc_months(date)	Trunca date em meses.
trunc_years	trunc_years(date)	Trunca date em 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

Operadores e funções lógicas são usados para avaliar se algo é verdadeiro ou falso. As expressões que usam esses elementos recebem um valor e o avaliam de acordo com alguns critérios, retornam Yes se os critérios são atendidos e No quando não são. Há também 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 yesno_arg é yes. Retorna else_value se todos os when casos forem no.
coalesce	coalesce(value_1, value_2, ...)	Retorna o primeiro valor diferente de null em value_1, value_2, ..., value_n, se encontrado e null, caso contrário. Para exemplos sobre como usar coalesce, consulte as postagens na Comunidade Como criar um total acumulado em linhas com cálculos de tabela, Como criar uma porcentagem do total em todas as linhas com cálculos de tabela e Como usar um índice dinâmico em cálculos de tabela na Comunidade.
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. Por exemplo, consulte a postagem na Comunidade Como agrupar por uma dimensão em cálculos de tabela.
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 ver 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 dados:

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

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

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	Retorna Yes se value_1 for maior ou igual a value_2. Caso contrário, retorna 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 as expressões do Looker com estes operadores lógicos:

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

Esses operadores lógicos precisam estar em maiúsculo. Operadores lógicos escritos em letras minúsculas não funcionarão.

Constantes lógicas

É possível usar constantes lógicas em 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 "true" ou "false" 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 não indicar um valor. Por exemplo, é possível determinar se um campo está vazio ou atribuir um valor vazio em uma determinada situação. Esta fórmula retorna nenhum valor se o campo for menor que 1 ou o valor do campo se for maior que 1:

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

Combinar os operadores AND e OR

Os operadores AND serão avaliados antes dos operadores OR se você não especificar a ordem com parênteses. Assim, a seguinte expressão 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, você pode usar funções de transformação posicional para extrair informações sobre campos em diferentes linhas ou colunas dinâmicas. Você também pode criar listas e recuperar a linha ou o índice da coluna dinâmica atual.

Totais de colunas e linhas somente para cálculos de tabela

Caso a Análise contém totais, faça referência aos valores totais de 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 criado 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. Veja um exemplo na postagem na Comunidade Como usar listas em cálculos de tabela.
lookup	lookup(value, lookup_column, result_column)	Retorna o valor na result_column que está na mesma linha que value e que está em 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 exemplos que usam offset, consulte a página de práticas recomendadas Como calcular a porcentagem de alteração percentual e anterior com cálculos de tabela.
offset_list	offset_list(column, row_offset, num_values)	Retorna uma lista de valores num_values a partir da linha (n + row_offset) em column, em que n é o número da linha atual. Veja um exemplo na postagem na Comunidade Como calcular médias móveis.
row	row()	Retorna o número da linha atual.

Funções relacionadas a tabelas dinâmicas apenas para cálculos de tabela

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 tabela dinâmica, dois segundos para a tabela dinâmica etc.). Retorna nulo para resultados não dinamizados. Para exemplos de como usar pivot_index, consulte as postagens na Comunidade Como usar o pivot_index nos cálculos de tabelas 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 dinamizados. Para exemplos usando pivot_offset, consulte a postagem na Comunidade Como criar um total acumulado em linhas com cálculos de tabela na Comunidade e a página de práticas recomendadas Como calcular a porcentagem de alterações anteriores e percentuais com cálculos de tabela.
pivot_offset_list	pivot_offset_list(pivot_expression, col_offset, num_values)	Retorna uma lista de 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 dinamizados.
pivot_row	pivot_row(expression)	Retorna os valores dinâmicos de expression como uma lista. Retorna null para resultados não dinamizados. Para exemplos que usam pivot_row, consulte as páginas Como agregar em linhas (totais de linhas) nos cálculos de tabela e Como calcular a porcentagem do total.
pivot_where	pivot_where(select_expression, expression)	Retorna o valor de expression para a coluna dinâmica que satisfaz select_expression ou null de maneira exclusiva se essa coluna única não existir.

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

Funções de filtro para filtros personalizados 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 em 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.