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 atalho para realizar rapidamente cálculos comuns em campos numéricos que estão na tabela de dados de uma Análise detalhada
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: agrupe valores rapidamente em rótulos personalizados sem precisar desenvolver a lógica
CASE WHEN
em parâmetrossql
ou campostype: 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 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 de cada vez. - Outras funções matemáticas, como médias e totais de execução, operam em muitas linhas. Essas funções reduzem muitas linhas a um único número e mostram esse 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 conferir um exemplo, consulte a postagem da comunidade Desvio padrão e detecção de valores discrepantes em séries temporais 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 conferir um exemplo, consulte a postagem da comunidade Desvio padrão e detecção de valores discrepantes em séries temporais 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 conferir exemplos de uso de round , consulte as postagens da Comunidade Usar pivot_index em cálculos de tabela e Desvio padrão e detecção de valores discrepantes em séries temporais 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 consideram apenas as linhas retornadas pela consulta.
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
acos |
acos(value) |
Retorna o cosseno inverso de value . |
asin |
asin(value) |
Retorna o arco seno 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 cumulativa inversa com dof graus de liberdade. |
chisq_test |
chisq_test(actual, expected) |
Retorna a probabilidade do teste qui-quadrado de independência entre os dados 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 column_1 e column_2 . |
covar_samp |
covar_samp(column_1, column_2) |
Retorna a covariância de 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, a média geométrica de cada lista é retornada. |
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 . Para conferir um exemplo, consulte a postagem da comunidade Como fazer previsões no Looker com cálculos de tabelas. |
kurtosis |
kurtosis(expression) |
Retorna a curtose sobressalente da amostra da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a curtose sobressalente da amostra de cada lista. |
large |
large(expression, k) |
Retorna o k o maior valor da coluna criado por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o k o 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, o máximo de cada lista é retornado. Para conferir exemplos de uso de max , consulte Como usar listas em cálculos de tabela e Como agrupar por uma dimensão em cálculos de tabela nas postagens da Comunidade. |
mean |
mean(expression) |
Retorna a média da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, a média de cada lista é retornada. 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, o modo de cada lista é retornado. |
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 a probability de sucesso determinada. Se cumulative = yes , retorna a probabilidade cumulativa. |
norm_dist |
norm_dist(value, mean, stdev, cumulative) |
Retorna a posição de value na distribuição normal com 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 em column como uma porcentagem de 0 a 1, em que column é a coluna, o campo, a lista ou o intervalo que contém o conjunto de dados a ser considerado 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), ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), 2) |
percentile |
percentile(expression, percentile_value) |
Retorna o valor da coluna criada por expression correspondente ao percentile_value fornecido, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, o valor de percentil de cada lista é retornado. percentile_value precisa estar entre 0 e 1. Caso contrário, null será retornado. |
pi |
pi() |
Retorna o valor de pi. |
poisson_dist |
poisson_dist(value, lambda, cumulative) |
Retorna a posição de value na distribuição de envenenamento com o parâmetro lambda . Se cumulative = yes , retorna a probabilidade cumulativa. |
product |
product(expression) |
Retorna o produto da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, o produto de cada lista é retornado. |
radians |
radians(value) |
Converte value de graus para radianos. |
rank |
rank(value, expression) |
Retorna a classificação de value na coluna criada por expression . Por exemplo, se você quiser classificar os pedidos pelo preço total de venda, use rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price}) , que classifica cada valor de order_items.total_sale_price na consulta ao compará-lo com a coluna inteira de order_items.total_sale_price . No caso em que o expression define várias listas, essa função retorna o tamanho relativo do value em cada lista. Para conferir um exemplo, consulte a postagem da comunidade Ranks with Table Calculations. |
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 acumulado 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 da amostra da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a assimetria da 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 k º valor mais baixo da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, ele retorna o k º valor mais baixo 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, o desvio padrão (população) de cada lista é retornado. |
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 conferir exemplos de uso de sum , consulte as páginas de práticas recomendadas Como agregar linhas (totais de linha) em 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_samp(expression) |
Retorna a variação (amostra) da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a variação (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 unilateral do teste z usando data e stdev na média hipotética value . |
Operadores para qualquer expressão do Looker
É possível 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". É possível usar funções de string para colocar letras e palavras em 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
Funções apenas para cálculos de tabela
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 . Para conferir um exemplo, consulte a postagem da Comunidade Como usar datas em cálculos de tabelas. |
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) |
Aproxima date para minutos. |
trunc_months |
trunc_months(date) |
Trunca date em meses. |
trunc_years |
trunc_years(date) |
Atribui date a 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
As funções e operadores lógicos são usados para avaliar se algo é verdadeiro ou falso. As expressões que usam esses elementos recebem um valor, avaliam-no de acordo com alguns critérios e retornam Yes
se os critérios forem atendidos ou No
se não forem. Também há 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) |
ADICIONADO 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 casos de when 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 conferir exemplos de uso de coalesce , consulte Como criar um total acumulado nas linhas com cálculos de tabela, Como criar uma porcentagem do total nas linhas com cálculos de tabela e Como usar pivot_index em cálculos de tabela nas postagens da 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 conferir um exemplo, consulte a página de documentação Criar expressões do Looker. Para outro exemplo que usa is_null com o operador NOT , consulte a página de documentação Usar cálculos de tabelas. |
Operadores para qualquer expressão do Looker
Os seguintes operadores de comparação podem ser usados com qualquer tipo de dados:
Os seguintes operadores de comparação podem ser usados com números, datas e strings:
Também é possível combinar expressões do Looker com estes operadores lógicos:
Esses operadores lógicos precisam estar em maiúsculo. Operadores lógicos escritos em letras minúsculas não funcionarão.
Constantes lógicas
É possível usar constantes lógicas nas 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:
${field} > 100
Também é possível usar null
para indicar que não há valor. Por exemplo, você pode determinar se um campo está vazio ou atribuir um valor vazio em uma determinada situação. Esta fórmula retorna nenhum valor se o campo for menor que 1 ou o valor do campo se for maior que 1:
if(${field} < 1, null, ${field})
Como combinar os operadores AND
e OR
Os operadores AND
são 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 de linhas do campo. |
Funções relacionadas a linhas apenas para cálculos de tabela
Algumas dessas funções usam as posições relativas das linhas. Portanto, mudar a ordem de classificação das linhas afeta os resultados das funções.
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
index |
index(expression, n) |
Retorna o valor do n o elemento da coluna criado por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o n o elemento de cada lista. |
list |
list(value_1, value_2, ...) |
Cria uma lista com base nos valores fornecidos. Para conferir um exemplo, consulte a postagem da Comunidade Como usar listas em cálculos de tabelas. |
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 conferir exemplos de uso de offset , consulte a página de práticas recomendadas Como calcular a porcentagem anterior e a mudança percentual 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. Para conferir um exemplo, consulte a postagem da 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 de resumo. Portanto, mudar a ordem de classificação da dimensão resumida afeta os resultados dessas funções.
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
pivot_column |
pivot_column() |
Retorna o índice da coluna de pivot atual. |
pivot_index |
pivot_index(expression, pivot_index) |
Avalia expression no contexto da coluna de pivot na posição pivot_index (1 para a primeira, 2 para a segunda e assim por diante). Retorna "null" para resultados não pivotados. Para exemplos de uso de 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 dos valores de num_values em pivot_expression , começando na posição (n + col_offset) , em que n é o índice de pivot atual. Retorna null para resultados não dinamizados. |
pivot_row |
pivot_row(expression) |
Retorna os valores filtrados 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 atende exclusivamente a select_expression ou null , se essa coluna exclusiva 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 campos e filtros 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) |
Retorna Yes se o valor do campo corresponder à expressão do filtro. Caso contrário, retorna No . |