Si votre administrateur vous a accordé les autorisations nécessaires pour créer des calculs de tables, vous pouvez utiliser les fonctionnalités suivantes pour exécuter rapidement des fonctions courantes sans avoir à créer d'expressions Looker:
- Calculs de raccourcis pour effectuer rapidement des calculs courants sur les champs numériques contenus dans la table de données d'une exploration
Si votre administrateur vous a accordé les autorisations nécessaires pour créer des champs personnalisés, vous pouvez utiliser les fonctionnalités suivantes pour exécuter rapidement des fonctions courantes sans avoir à créer d'expressions Looker:
Groupes personnalisés pour regrouper rapidement des valeurs sous des étiquettes personnalisées sans avoir à développer de logique
CASE WHEN
dans les paramètressql
ou les champstype: case
Classes personnalisées pour regrouper des dimensions de type numérique dans des niveaux personnalisés sans avoir à développer de champs LookML
type: tier
Les expressions Looker (parfois appelées Lexp) permettent d'effectuer des calculs pour:
- Calculs de table (qui incluent les expressions utilisées dans les tests de données)
- Champs personnalisés
- Filtres personnalisés
Les fonctions et opérateurs que vous pouvez utiliser figurent dans la plupart de ces expressions. Ces derniers peuvent être divisés en plusieurs catégories de base :
- Mathématique: fonctions basées sur des nombres
- Chaîne: fonctions liées à des mots et des lettres
- Dates: fonctions liées à la date et à l'heure
- Transformation logique: inclut des fonctions booléennes (vrai ou faux) et des opérateurs de comparaison.
- Transformation positionnelle: récupérer des valeurs à partir de différentes lignes ou de différents tableaux croisés dynamiques
Certaines fonctions sont uniquement disponibles pour les calculs de table
Les expressions Looker pour les filtres personnalisés et les champs personnalisés ne sont pas compatibles avec les fonctions Looker qui convertissent les types de données, regroupent les données de plusieurs lignes, ou font référence à d'autres lignes ou colonnes de tableaux croisés dynamiques. Ces fonctions sont compatibles uniquement pour les calculs de table (y compris les calculs de table utilisés dans le paramètre expression
d'un test de données).
Cette page indique clairement les fonctions et opérateurs disponibles, selon l'endroit où vous utilisez votre expression Looker.
Fonctions et opérateurs mathématiques
Les fonctions et opérateurs mathématiques peuvent être utilisés de l'une des deux manières suivantes :
- Certaines fonctions mathématiques effectuent des calculs sur la base d'une seule ligne. Par exemple, l'arrondi, l'utilisation de la racine carrée, la multiplication et des fonctions similaires peuvent être utilisés pour des valeurs figurant dans une seule ligne et renvoient une valeur distincte pour chaque ligne. Tous les opérateurs mathématiques, comme
+
, sont appliqués une ligne à la fois. - D'autres fonctions mathématiques, telles que les moyennes et les totaux cumulés, opèrent sur un grand nombre de lignes. Elles utilisent plusieurs lignes et les réduisent en un seul nombre, puis affichent ce même nombre dans chaque ligne.
Fonctions utilisées dans n'importe quelle expression Looker
Fonction | Syntaxe | Objectif |
---|---|---|
abs |
abs(value) |
Renvoie la valeur absolue de value . Pour obtenir un exemple, consultez le post de la communauté Écart type et détection des anomalies de séries temporelles simples à l'aide de calculs de tables. |
ceiling |
ceiling(value) |
Renvoie le plus petit nombre entier supérieur ou égal à value . |
exp |
exp(value) |
Renvoie e à la puissance value . |
floor |
floor(value) |
Renvoie le plus grand entier inférieur ou égal à value . |
ln |
ln(value) |
Renvoie le logarithme naturel de value . |
log |
log(value) |
Renvoie le logarithme en base 10 de value . |
mod |
mod(value, divisor) |
Renvoie le reste de la division de value par divisor . |
power |
power(base, exponent) |
Renvoie la valeur base élevée à la puissance exponent . Pour obtenir un exemple, consultez le post de la communauté Écart type et détection des anomalies de séries temporelles simples à l'aide de calculs de tables. |
rand |
rand() |
Renvoie un chiffre aléatoire compris entre 0 et 1. |
round |
round(value, num_decimals) |
Renvoie value arrondi à num_decimals décimales. Pour obtenir des exemples d'utilisation de round , consultez les articles Utiliser pivot_index dans les calculs de table et les posts destinés à la communauté Écart type et détection des anomalies simples de séries temporelles à l'aide de calculs de table. |
sqrt |
sqrt(value) |
Renvoie la racine carrée de value . Pour obtenir un exemple, consultez le post de la communauté Écart type et détection des anomalies de séries temporelles simples à l'aide de calculs de tables. |
Fonctions destinées uniquement aux calculs de table
Nombre de ces fonctions utilisent plusieurs lignes et prennent en compte uniquement celles renvoyées par votre requête.
Fonction | Syntaxe | Objectif |
---|---|---|
acos |
acos(value) |
Renvoie le cosinus inverse de value . |
asin |
asin(value) |
Renvoie le sinus inverse de value . |
atan |
atan(value) |
Renvoie la tangente inverse de value . |
beta_dist |
beta_dist(value, alpha, beta, cumulative) |
Renvoie la position de value sur la distribution bêta avec les paramètres alpha et beta . Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
beta_inv |
beta_inv(probability, alpha, beta) |
Renvoie la position de probability sur la distribution bêta cumulée inverse avec les paramètres alpha et beta . |
binom_dist |
binom_dist(num_successes, num_tests, probability, cumulative) |
Affiche la probabilité de réussite de num_successes dans les tests num_tests avec le probability de réussite donné. Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
binom_inv |
binom_inv(num_tests, test_probability, target_probability) |
Renvoie le plus petit nombre k tel que binom(k, num_tests, test_probability, yes) >= target_probability . |
chisq_dist |
chisq_dist(value, dof, cumulative) |
Affiche la position de value sur la distribution gamma avec dof degrés de liberté. Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
chisq_inv |
chisq_inv(probability, dof) |
Renvoie la position de probability sur la distribution gamma cumulée inverse avec dof degrés de liberté. |
chisq_test |
chisq_test(actual, expected) |
Renvoie la probabilité du test du khi-deux d'indépendance entre les données actual et expected . actual peut être une colonne ou une colonne de listes, et expected doit être du même type. |
combin |
combin(set_size, selection_size) |
Renvoie le nombre de façons de choisir des éléments selection_size à partir d'un ensemble de taille set_size . |
confidence_norm |
confidence_norm(alpha, stdev, n) |
Renvoie la moitié de la largeur de l'intervalle de confiance normal avec le niveau de pertinence alpha , l'écart type stdev et la taille d'échantillon n . |
confidence_t |
confidence_t(alpha, stdev, n) |
Renvoie la moitié de la largeur de l'intervalle de confiance de la distribution t de Student avec le niveau de pertinence alpha , l'écart type stdev et la taille d'échantillon (n ). |
correl |
correl(column_1, column_2) |
Renvoie le coefficient de corrélation de column_1 et column_2 . |
cos |
cos(value) |
Renvoie le cosinus de value . |
count |
count(expression) |
Renvoie le nombre de valeurs autres que null dans la colonne définie par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie le nombre figurant dans chaque liste. |
count_distinct |
count_distinct(expression) |
Renvoie le nombre de valeurs non null distinctes dans la colonne définie par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie le nombre figurant dans chaque liste. |
covar_pop |
covar_pop(column_1, column_2) |
Renvoie la covariance de la population de column_1 et column_2 . |
covar_samp |
covar_samp(column_1, column_2) |
Renvoie la covariance d'échantillon de column_1 et column_2 . |
degrees |
degrees(value) |
Convertit value de radians en degrés. |
expon_dist |
expon_dist(value, lambda, cumulative) |
Renvoie la position de value sur la distribution exponentielle avec le paramètre lambda . Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
f_dist |
f_dist(value, dof_1, dof_2, cumulative) |
Renvoie la position de value sur la distribution F avec les paramètres dof_1 et dof_2 . Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
f_inv |
f_inv(probability, dof_1, dof_2) |
Renvoie la position de probability sur la distribution F cumulée inverse avec les paramètres dof_1 et dof_2 . |
fact |
fact(value) |
Renvoie la factorielle de value . |
gamma_dist |
gamma_dist(value, alpha, beta, cumulative) |
Renvoie la position de value sur la distribution gamma avec les paramètres alpha et beta . Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
gamma_inv |
gamma_inv(probability, alpha, beta) |
Renvoie la position de probability sur la distribution gamma cumulée inverse avec les paramètres alpha et beta . |
geomean |
geomean(expression) |
Renvoie la moyenne géométrique de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie la moyenne géométrique de chaque liste. |
hypgeom_dist |
hypgeom_dist(sample_successes, sample_size, population_successes, population_size, cumulative) |
Renvoie la probabilité d'obtenir sample_successes à partir du sample_size donné, du nombre de population_successes et de population_size . Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
intercept |
intercept(y_column, x_column) |
Renvoie l'intercept de la ligne de régression linéaire via les points déterminés par y_column et x_column . Pour obtenir un exemple, consultez le post de la communauté Comment effectuer des prévisions dans Looker avec des calculs de table. |
kurtosis |
kurtosis(expression) |
Renvoie l'échantillon du kurtosis excédentaire de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas renvoie l'exemple d'aplatissement excédentaire de chaque liste. |
large |
large(expression, k) |
Renvoie la k e valeur la plus grande de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie la k e plus grande valeur de chaque liste. |
match |
match(value, expression) |
Renvoie le numéro de ligne de la première occurrence de value dans la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas renvoie la position de value dans chaque liste. |
max |
max(expression) |
Renvoie la valeur maximale de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie la valeur maximale de chaque liste. Pour voir des exemples utilisant max , consultez les posts Utiliser des listes dans les calculs de table et Regrouper par dimension dans les calculs de table. |
mean |
mean(expression) |
Renvoie la moyenne de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie la moyenne de chaque liste. Pour obtenir des exemples utilisant mean , consultez le post destiné à la communauté sur le calcul des moyennes mobiles et le post destiné à la communauté Écart type et détection simple des anomalies dans les séries temporelles à l'aide de calculs de tables. |
median |
median(expression) |
Renvoie la médiane de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie la médiane de chaque liste. |
min |
min(expression) |
Renvoie la valeur minimale de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie la valeur minimale de chaque liste. |
mode |
mode(expression) |
Renvoie le mode de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie le mode de chaque liste. |
multinomial |
multinomial(value_1, value_2, ...) |
Renvoie la factorielle de la somme des arguments, divisée par le produit de chacune de leurs factorielles. |
negbinom_dist |
negbinom_dist(num_failures, num_successes, probability, cumulative) |
Renvoie la probabilité d'obtenir des échecs de num_failures avant d'obtenir des succès de type num_successes , avec le probability de réussite donné. Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
norm_dist |
norm_dist(value, mean, stdev, cumulative) |
Renvoie la position de value sur la distribution normale avec les valeurs mean et stdev données. Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
norm_inv |
norm_inv(probability, mean, stdev) |
Renvoie la position de probability sur la distribution cumulée normale inverse. |
norm_s_dist |
norm_s_dist(value, cumulative) |
Renvoie la position de value sur la distribution normale standard. Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
norm_s_inv |
norm_s_inv(probability) |
Renvoie la position de probability sur la distribution cumulée normale standard inverse. |
percent_rank |
percent_rank(column, value) |
Renvoie le rang de value dans column sous la forme d'un pourcentage compris entre 0 et 1 inclus, où column est la colonne, le champ, la liste ou la plage contenant l'ensemble de données à prendre en compte, et value est la colonne avec la valeur pour laquelle le classement en pourcentage sera déterminé.Exemple d'utilisation:percent_rank(${view_name.field_1}, ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), 2) |
percentile |
percentile(value_column, percentile_value) |
Renvoie la valeur de la colonne créée par expression correspondant au percentile_value donné, sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas renvoie la valeur de centile pour chaque liste. percentile_value doit être compris entre 0 et 1. Sinon, renvoie null . |
pi |
pi() |
Renvoie la valeur de pi. |
poisson_dist |
poisson_dist(value, lambda, cumulative) |
Renvoie la position de value sur la distribution de poisson avec le paramètre lambda . Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
product |
product(expression) |
Renvoie le produit de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie le produit de chaque liste. |
radians |
radians(value) |
Convertit value de degrés en radians. |
rank |
rank(value, expression) |
Renvoie le rang de value dans la colonne créée par expression . Par exemple, si vous souhaitez classer les commandes en fonction de leur prix de vente total, vous pouvez utiliser rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price}) , qui donne un classement pour chaque valeur de order_items.total_sale_price de votre requête par rapport à la colonne entière de order_items.total_sale_price de votre requête. Si expression définit plusieurs listes, cette fonction renvoie la taille relative de value dans chaque liste. Pour obtenir un exemple, consultez le post de la communauté Classements avec des calculs de table. |
rank_avg |
rank_avg(value, expression) |
Renvoie le classement moyen de value dans la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas renvoie le classement moyen de value dans chaque liste. |
running_product |
running_product(value_column) |
Renvoie un produit cumulé à partir des valeurs spécifiées dans value_column . |
running_total |
running_total(value_column) |
Renvoie un total cumulé des valeurs de value_column . Pour obtenir un exemple, consultez la page Bonnes pratiques Créer un total cumulé de colonnes en bas à l'aide de calculs de table. |
sin |
sin(value) |
Renvoie le sinus de value . |
skew |
skew(expression) |
Renvoie l'échantillon de l'asymétrie de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas renvoie l'échantillon de l'asymétrie de chaque liste. |
slope |
slope(y_column, x_column) |
Renvoie la pente de la ligne de régression linéaire via des points déterminés par y_column et x_column . Pour obtenir un exemple, consultez le post de la communauté Comment effectuer des prévisions dans Looker avec des calculs de table. |
small |
small(expression, k) |
Renvoie la k e plus petite valeur de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie la k e plus petite valeur de chaque liste. |
stddev_pop |
stddev_pop(expression) |
Renvoie l'écart type (population) de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas renvoie l'écart type (population) de chaque liste. |
stddev_samp |
stddev_samp(expression) |
Renvoie l'écart type (échantillon) de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas renvoie l'écart type (échantillon) de chaque liste. |
sum |
sum(expression) |
Renvoie la somme de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas renvoie la somme de chaque liste. Pour obtenir des exemples utilisant sum , consultez les pages Agrégation sur plusieurs lignes (total des lignes) dans des calculs de table et Comment calculer un pourcentage du total. |
t_dist |
t_dist(value, dof, cumulative) |
Renvoie la position de value sur la distribution t de Student avec dof degrés de liberté. Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
t_inv |
t_inv(probability, dof) |
Renvoie la position de probability sur la distribution cumulée normale inverse avec dof degrés de liberté. |
t_test |
t_test(column_1, column_2, tails, type) |
Renvoie le résultat d'un test t de Student sur les données de column_1 et de column_2 , en utilisant 1 ou 2 tails . type : 1 = associé, 2 = homoscédastique, 3 = hétéroscédastique. |
tan |
tan(value) |
Renvoie la tangente de value . |
var_pop |
var_pop(expression) |
Renvoie la variance (population) de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie la variance (population) de chaque liste. |
var_samp |
var_pop(expression) |
Renvoie la variance (échantillon) de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas elle renvoie la variance (échantillon) de chaque liste. |
weibull_dist |
weibull_dist(value, shape, scale, cumulative) |
Renvoie la position de value sur la distribution de Weibull avec les paramètres shape et scale . Si la valeur est cumulative = yes , affiche la probabilité cumulée. |
z_test |
z_test(data, value, stdev) |
Renvoie la valeur p unilatérale du test z en utilisant les valeurs data et stdev existantes sur la moyenne fictive value . |
Opérateurs utilisés dans n'importe quelle expression Looker
Vous pouvez utiliser les opérateurs mathématiques standard suivants :
Opérateur | Syntaxe | Objectif |
---|---|---|
+ |
value_1 + value_2 |
Ajoute value_1 et value_2 . |
- |
value_1 - value_2 |
Soustrait value_2 de value_1 . |
* |
value_1 * value_2 |
Multiplie value_1 et value_2 . |
/ |
value_1 / value_2 |
Divise value_1 par value_2 . |
Fonctions de chaîne
Les fonctions de chaîne opèrent sur des phrases, des mots ou des lettres, qui sont collectivement appelés "chaînes". Vous pouvez utiliser les fonctions de chaîne pour capitaliser des mots et lettres, extraire des parties de phrases, vérifier si un mot ou une lettre se trouve dans une phrase ou remplacer des éléments d'un mot ou d'une phrase. Les fonctions de chaîne peuvent également être utilisées pour formater des données renvoyées dans la table.
Fonctions utilisées dans n'importe quelle expression Looker
Fonctions destinées uniquement aux calculs de table
Fonctions de date
Les fonctions de date vous permettent d'utiliser des dates et des heures.
Fonctions utilisées dans n'importe quelle expression Looker
Fonction | Syntaxe | Objectif |
---|---|---|
add_days |
add_days(number, date) |
Ajoute number jours à date . |
add_hours |
add_hours(number, date) |
Ajoute number heures à date . |
add_minutes |
add_minutes(number, date) |
Ajoute number minutes à date . |
add_months |
add_months(number, date) |
Ajoute number mois à date . |
add_seconds |
add_seconds(number, date) |
Ajoute number secondes à date . |
add_years |
add_years(number, date) |
Ajoute number ans à date . |
date |
date(year, month, day) |
Renvoie la date "year-month-day " ou null si la date n'est pas valide. |
date_time |
date_time(year, month, day, hours, minutes, seconds) |
Renvoie la date year-month-day hours:minutes:seconds ou null si la date n'est pas valide. |
diff_days |
diff_days(start_date, end_date) |
Renvoie le nombre de jours entre start_date et end_date . Pour obtenir un exemple, consultez le post destiné à la communauté sur l'utilisation des dates dans les calculs de table. |
diff_hours |
diff_hours(start_date, end_date) |
Renvoie le nombre d'heures entre start_date et end_date . |
diff_minutes |
diff_minutes(start_date, end_date) |
Renvoie le nombre de minutes entre start_date et end_date . Pour obtenir un exemple, consultez le post destiné à la communauté sur l'utilisation des dates dans les calculs de table. |
diff_months |
diff_months(start_date, end_date) |
Renvoie le nombre de mois entre start_date et end_date . Pour obtenir un exemple, consultez le post destiné à la communauté Grouper par dimension dans les calculs de table. |
diff_seconds |
diff_seconds(start_date, end_date) |
Renvoie le nombre de secondes entre start_date et end_date . |
diff_years |
diff_years(start_date, end_date) |
Renvoie le nombre d'années entre start_date et end_date . |
extract_days |
extract_days(date) |
Extrait les jours de date . Pour obtenir un exemple, consultez le post destiné à la communauté sur l'utilisation des dates dans les calculs de table. |
extract_hours |
extract_hours(date) |
Extrait les heures de date . |
extract_minutes |
extract_minutes(date) |
Extrait les minutes de date . |
extract_months |
extract_months(date) |
Extrait les mois de date . |
extract_seconds |
extract_seconds(date) |
Extrait les secondes de date . |
extract_years |
extract_years(date) |
Extrait les années de date . |
now |
now() |
Renvoie la date et l'heure actuelles Pour voir des exemples utilisant now , consultez les articles Now() Table Calculation Function Has Better Timezone Handling et Utilisation de dates dans les calculs de table. |
trunc_days |
trunc_days(date) |
Tronque date en jours. |
trunc_hours |
trunc_hours(date) |
Tronque date en heures. |
trunc_minutes |
trunc_minutes(date) |
Tronque date en minutes. |
trunc_months |
trunc_months(date) |
Tronque date en mois. |
trunc_years |
trunc_years(date) |
Tronque date en années. |
Fonctions destinées uniquement aux calculs de table
Fonction | Syntaxe | Objectif |
---|---|---|
to_date |
to_date(string) |
Renvoie la date et l'heure correspondant à string (AAAA, AAAA-MM, AAAA-MM-JJ, AAAA-MM-JJ hh, AAAA-MM-JJ hh:mm ou AAAA-MM-JJ hh:mm:ss). |
Fonctions logiques, opérateurs et constantes
Les fonctions logiques et les opérateurs permettent d'évaluer si la valeur d'un élément est « true » ou « false ». Les expressions utilisant ces éléments prennent une valeur, l'évaluent par rapport à certains critères, renvoient Yes
si les critères sont remplis et No
dans le cas contraire. Il existe également plusieurs opérateurs logiques différents permettant de comparer des valeurs et de les combiner à des expressions logiques.
Fonctions utilisées dans n'importe quelle expression Looker
Fonction | Syntaxe | Objectif |
---|---|---|
case |
case(when(yesno_arg, value_if_yes), when(yesno_arg, value_if_yes), ..., else_value) |
ADDED 21.10
Autorise une logique conditionnelle avec plusieurs conditions et résultats. Renvoie value_if_yes pour le premier cas when dont la valeur yesno_arg est yes . Renvoie else_value si tous les cas when sont no . |
coalesce |
coalesce(value_1, value_2, ...) |
Renvoie la première valeur non null dans value_1 , value_2 , ... et value_n si elle est trouvée, et null dans le cas contraire. Pour obtenir des exemples d'utilisation de coalesce , consultez les articles Créer un total cumulé sur plusieurs lignes avec des calculs de table, Créer un pourcentage du total sur les lignes à l'aide de calculs de table et Utiliser l'index croisé dynamique dans les calculs de table dans les posts destinés à la communauté. |
if |
if(yesno_expression, value_if_yes, value_if_no) |
Si yesno_expression est défini sur Yes , il renvoie la valeur value_if_yes . Sinon, renvoie la valeur value_if_no . Pour obtenir un exemple, consultez le post destiné à la communauté Grouper par dimension dans les calculs de table. |
is_null |
is_null(value) |
Renvoie Yes si la valeur de value est null , et No dans le cas contraire. Pour obtenir un exemple, consultez la page de documentation Créer des expressions Looker. Pour un autre exemple utilisant is_null avec l'opérateur NOT , consultez la page de documentation Utiliser des calculs de table. |
Opérateurs utilisés dans n'importe quelle expression Looker
Les opérateurs de comparaison suivants peuvent être utilisés avec n'importe quels types de données :
Les opérateurs de comparaison suivants peuvent être utilisés avec des nombres, des dates et des chaînes:
Vous pouvez également combiner des expressions Looker avec les opérateurs logiques suivants :
Ces opérateurs logiques doivent être écrits en majuscules. Ceux écrits en minuscules ne fonctionneront pas.
Constantes logiques
Vous pouvez utiliser des constantes logiques dans les expressions Looker. Elles sont toujours écrites en minuscules et leurs significations sont les suivantes :
Constante | Signification |
---|---|
yes |
Vrai |
no |
Faux |
null |
Aucune valeur |
Notez que les constantes yes
et no
sont les symboles spéciaux qui signifient "true" ou "false" dans les expressions Looker. En revanche, l'utilisation de guillemets comme dans "yes"
et "no"
crée des chaînes littérales avec ces valeurs.
Les expressions logiques renvoient la valeur "true" ou "false" sans nécessiter de fonction if
. Par exemple, cette expression :
if(${field} > 100, yes, no)
équivaut à l'expression :
${field} > 100
Vous pouvez également utiliser null
pour indiquer qu'il n'y a aucune valeur. Par exemple, lorsque vous souhaitez indiquer qu'un champ est vide ou assigner une valeur vide dans une situation donnée. Cette formule ne renvoie aucune valeur si le champ affiche une valeur inférieure à 1 ou la valeur du champ si elle est supérieure à 1 :
if(${field} < 1, null, ${field})
Combiner les opérateurs AND
et OR
Les opérateurs AND
sont évalués avant les opérateurs OR
, si vous ne spécifiez pas l'ordre entre parenthèses. C'est la raison pour laquelle l'expression suivante sans parenthèses supplémentaires
if (
${order_items.days_to_process}>=4 OR
${order_items.shipping_time}>5 AND
${order_facts.is_first_purchase},
"review", "okay")
sera évaluée comme suit :
if (
${order_items.days_to_process}>=4 OR
(${order_items.shipping_time}>5 AND ${order_facts.is_first_purchase}),
"review", "okay")
Fonctions positionnelles
Lors de la création de calculs de table, vous pouvez utiliser des fonctions de transformation positionnelle pour extraire des informations concernant les champs figurant dans les différentes lignes ou colonnes d'un tableau croisé dynamique. Vous pouvez aussi créer des listes et extraire une ligne en cours ou l'index des colonnes d'un tableau croisé dynamique.
Nombre total de colonnes et de lignes uniquement utilisées pour réaliser des calculs de table
Si votre exploration contient des totaux, vous pouvez référencer les valeurs totales des colonnes et des lignes:
Fonction | Syntaxe | Objectif |
---|---|---|
:total |
${field:total} |
Renvoie le total de la colonne du champ |
:row_total |
${field:row_total} |
Renvoie le total de ligne du champ |
Fonctions de lignes destinées uniquement aux calculs de table
Certaines de ces fonctions utilisent les positions relatives des lignes. Donc, si vous changez l'ordre de tri des lignes, les résultats de ces fonctions seront alors modifiés.
Fonction | Syntaxe | Objectif |
---|---|---|
index |
index(expression, n) |
Renvoie la valeur du n e élément de la colonne créée par expression , sauf si expression définit une colonne de listes, auquel cas renvoie le n e élément de chaque liste. |
list |
list(value_1, value_2, ...) |
Crée une liste à partir de valeurs données. Pour obtenir un exemple, consultez le post destiné à la communauté Utiliser des listes dans les calculs de table. |
lookup |
lookup(value, lookup_column, result_column) |
Renvoie la valeur dans result_column qui se trouve sur la même ligne que value se trouve dans lookup_column . |
offset |
offset(column, row_offset) |
Renvoie la valeur de la ligne (n + row_offset) dans column , où n correspond au numéro de la ligne actuelle. Pour obtenir des exemples utilisant offset , consultez la page Bonnes pratiques Calculer le pourcentage de la variation précédente et du pourcentage à l'aide de calculs de tables. |
offset_list |
offset_list(column, row_offset, num_values) |
Renvoie une liste des valeurs num_values à partir de la ligne (n + row_offset) dans column , où n correspond au numéro de la ligne actuelle. Pour obtenir un exemple, consultez le post destiné à la communauté sur le calcul des moyennes mobiles. |
row |
row() |
Renvoie le numéro de la ligne en cours. |
Fonctions de tableau croisé dynamique destinées uniquement aux calculs de table
Certaines de ces fonctions utilisent les positions relatives des colonnes d'un tableau croisé dynamique. Donc, si vous changez l'ordre de tri d'une dimension dynamique, les résultats de ces fonctions seront alors modifiés.
Fonction | Syntaxe | Objectif |
---|---|---|
pivot_column |
pivot_column() |
Renvoie l'index de la colonne du tableau croisé dynamique en cours. |
pivot_index |
pivot_index(expression, pivot_index) |
Évalue expression dans le contexte de la colonne de tableau croisé dynamique à la position pivot_index (1 pour le premier tableau croisé dynamique, 2 pour le deuxième, etc.). Renvoie la valeur null dans le cas de résultats non dynamiques. Pour obtenir des exemples d'utilisation de pivot_index , consultez les articles Utiliser l'index pivot_index dans les calculs de table et Créer un pourcentage du total sur les lignes avec des calculs de table dans les posts destinés à la communauté. |
pivot_offset |
pivot_offset(pivot_expression, col_offset) |
Renvoie la valeur de pivot_expression à la position (n + col_offset) , où n correspond à la position actuelle de la colonne du tableau croisé dynamique. Renvoie la valeur null dans le cas de résultats non dynamiques. Pour obtenir des exemples d'utilisation de pivot_offset , consultez le post destiné à la communauté Créer un total cumulé sur plusieurs lignes avec des calculs de table et la page des bonnes pratiques Calculer le pourcentage de la variation précédente et du pourcentage à l'aide de calculs de tables. |
pivot_offset_list |
pivot_offset_list(pivot_expression, col_offset, num_values) |
Renvoie une liste des valeurs num_values dans pivot_expression à partir de la position (n + col_offset) , où n correspond à l'index croisé dynamique actuel. Renvoie null pour les résultats non croisés. |
pivot_row |
pivot_row(expression) |
Renvoie les valeurs croisées dynamiques de expression sous forme de liste. Renvoie null pour les résultats non croisés. Pour obtenir des exemples utilisant pivot_row , consultez les pages Agrégation sur plusieurs lignes (total des lignes) dans des calculs de table et Comment calculer un pourcentage du total. |
pivot_where |
pivot_where(select_expression, expression) |
Renvoie la valeur de expression pour la colonne de tableau croisé dynamique qui satisfait de manière unique à select_expression ou null si une colonne unique de ce type n'existe pas. |
Les fonctions de tableau croisé dynamique spécifiques que vous utilisez déterminent si le calcul de table s'affichera en regard de chaque colonne dynamique ou en tant que colonne unique à la fin de la table.
Fonctions de filtrage pour des filtres et champs personnalisés
Les fonctions de filtrage vous permettent d'utiliser des expressions de filtre pour renvoyer des valeurs basées sur des données filtrées. Les fonctions de filtrage fonctionnent dans les filtres personnalisés, les filtres sur les mesures personnalisées et les dimensions personnalisées, mais ne sont pas valides dans les calculs de table.
Fonction | Syntaxe | Objectif |
---|---|---|
matches_filter |
matches_filter(field, filter_expression) |
Renvoie Yes si la valeur du champ correspond à l'expression de filtre, et No dans le cas contraire. |