Se o administrador tiver concedido a você permissões para criar cálculos de tabelas, use os seguintes recursos para executar funções comuns rapidamente sem precisar criar expressões do Looker:
- Cálculos de atalhos para realizar cálculos comuns rapidamente em campos numéricos que estão na tabela de dados do Explore
Se o administrador tiver concedido a você permissões para criar campos personalizados, use 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 parâmetrossql
ou nos campostype: case
.compartimentos personalizados para agrupar dimensões de tipo numérico em camadas personalizadas 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 (que incluem expressões usadas em testes de dados)
- Campos personalizados
- Filtros personalizados
Uma parte importante dessas expressões são as funções e os operadores que você pode usar nelas. As funções e operadores podem ser divididos em algumas categorias básicas:
- Matemática: funções relacionadas a números
- String: funções relacionadas a palavras e letras
- Datas: funções relacionadas a data e hora.
- Transformação lógica: inclui funções booleanas (verdadeiro ou falso) e operadores de comparação
- Transformação posicional: recuperação de valores de diferentes linhas ou tabelas dinâmicas
Algumas funções estão disponíveis apenas para cálculos de tabela
As 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 tabelas (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 usa sua expressão do Looker.
Funções e operadores matemáticas
As funções e operadores matemáticas funcionam de duas maneiras:
- Algumas funções matemáticas realizam cálculos com base em uma única linha. Por exemplo, arredondar, calcular uma raiz quadrada, multiplicar 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 usam muitas linhas e as reduzem a um único número, depois exibem 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 ver um exemplo, consulte a postagem na Comunidade sobre desvio padrão e detecção de outliers da 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 sobre desvio padrão e detecção de outliers da 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 ver exemplos que usam round , consulte as postagens na Comunidade Como usar pivot_index nos cálculos da tabela e Desvio padrão e detecção de outliers da 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 sobre desvio padrão e detecção de outliers da 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 receber sucessos de num_successes em testes num_tests com o probability de sucesso fornecido. 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 e cumulativa 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 da distribuição t de estudante 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 diferentes de null na coluna definida por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, a contagem de cada lista é retornada. |
count_distinct |
count_distinct(expression) |
Retorna a contagem de valores diferentes de 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 da 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 e cumulativa 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 de sample_size , número de population_successes e population_size especificados. Se cumulative = yes , retorna a probabilidade cumulativa. |
intercept |
intercept(y_column, x_column) |
Retorna a interceptação da linha de regressão linear pelos pontos determinados por y_column e x_column . Confira um exemplo na postagem da 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 da amostra de cada lista. |
large |
large(expression, k) |
Retorna o k o maior valor da coluna criada 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, retorna o máximo de cada lista. Para ver exemplos que usam max , consulte as postagens na Comunidade sobre 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, retorna a média de cada lista. Para ver exemplos que usam mean , consulte a postagem na Comunidade sobre Como calcular médias móveis e a postagem na Comunidade sobre desvio padrão e série temporal simples com cálculos de tabelas. |
median |
median(expression) |
Retorna a mediana da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, 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. |
negbinom_dist |
negbinom_dist(num_failures, num_successes, probability, cumulative) |
Retorna a probabilidade de receber falhas num_failures antes de obter sucessos num_successes , com o probability especificado de sucesso. Se cumulative = yes , retorna a probabilidade cumulativa. |
norm_dist |
norm_dist(value, mean, stdev, cumulative) |
Retorna a posição de value na distribuição normal com o mean e o 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 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, campo, lista ou 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), ${view_name.field_1}) percent_rank(list(1, 2, 3), 2) |
percentile |
percentile(value_column, percentile_value) |
Retorna o valor da coluna criada por expression correspondente ao percentile_value especificado, a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o valor do percentil de cada lista. percentile_value precisa estar entre 0 e 1. Caso contrário, retorna null . |
pi |
pi() |
Retorna o valor de pi. |
poisson_dist |
poisson_dist(value, lambda, cumulative) |
Retorna a posição de value na distribuição de porqueson com o parâmetro lambda . Se cumulative = yes , retorna a probabilidade cumulativa. |
product |
product(expression) |
Retorna o produto da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna o produto de cada lista. |
radians |
radians(value) |
Converte value de graus para radianos. |
rank |
rank(value, expression) |
Retorna a classificação de value na coluna criada por expression . Por exemplo, se você quiser classificar os pedidos pelo preço total de venda, use rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price}) , que fornece uma classificação para cada valor de order_items.total_sale_price na sua consulta ao compará-lo com a coluna inteira de order_items.total_sale_price . No caso em que expression define várias listas, essa função retorna o tamanho relativo da value em cada lista. Para ver um exemplo, confira a postagem na Comunidade Classificações com cálculos de tabelas. |
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 um exemplo, consulte a página de práticas recomendadas Como criar uma execução de total de colunas com cálculos de tabela. |
sin |
sin(value) |
Retorna o seno de value . |
skew |
skew(expression) |
Retorna a distorção de amostra da coluna criada por expression , a menos que expression defina uma coluna de listas. Nesse caso, retorna a distorção da amostra de cada lista. |
slope |
slope(y_column, x_column) |
Retorna a inclinação da linha de regressão linear pelos pontos determinados por y_column e x_column . Confira um exemplo na postagem da 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 k o menor valor 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 usando sum , consulte as páginas de práticas recomendadas Como agregar entre linhas (totais de linhas) nos cálculos da 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 = pareado, 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 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 de uma cauda do teste-z usando o data e o stdev existentes no value médio hipotético. |
Operadores para qualquer expressão do Looker
Você pode usar os seguintes operadores matemáticos padrão:
Operador | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
+ |
value_1 + value_2 |
Adiciona value_1 e value_2 . |
- |
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 frases, palavras ou letras, que são coletivamente chamadas de "strings". Você pode usar funções de string para colocar palavras e letras em maiúsculas, extrair partes de uma frase, verificar se uma palavra ou letra faz parte de 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 a 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 tabelas. |
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 tabelas. |
diff_months |
diff_months(start_date, end_date) |
Retorna o número de meses entre start_date e end_date . Confira um exemplo na postagem na Comunidade: Como agrupar por uma dimensão nos cálculos da 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 tabelas. |
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 ver exemplos que usam o now , confira as postagens na Comunidade A função de cálculo de tabela Now() tem melhor processamento de 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
Funções e operadores lógicos são usados para avaliar se algo é verdadeiro ou falso. As expressões que usam esses elementos recebem um valor, avaliam-se em relação a alguns critérios e 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 de yesno_arg é yes . Retorna else_value se todos os when casos forem no . |
coalesce |
coalesce(value_1, value_2, ...) |
Retorna o primeiro valor não null em value_1 , value_2 , ... , value_n , se encontrado, e null , caso contrário. Para exemplos usando coalesce , consulte as postagens na Comunidade sobre Como criar um total em execução 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. |
if |
if(yesno_expression, value_if_yes, value_if_no) |
Se yesno_expression for avaliado como Yes , o valor value_if_yes será retornado. Caso contrário, retorna o valor value_if_no . Confira um exemplo na postagem na Comunidade: Como agrupar por uma dimensão nos cálculos da 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 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 operadores de comparação abaixo 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 as expressões do Looker com estes operadores lógicos:
Esses operadores lógicos devem estar em maiúsculas. Operadores lógicos escritos em letras minúsculas não funcionam.
Constantes lógicas
Você pode usar constantes lógicas em expressões do Looker. Essas constantes são sempre escritas em 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 verdadeiro ou falso 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)
equivale a:
${field} > 100
Também é possível usar null
para não indicar valor. Por exemplo, você pode querer determinar se um campo está vazio ou atribuir um valor vazio em uma determinada situação. Esta fórmula não retornará nenhum valor se o campo for menor que 1 ou o valor do campo se for maior que 1:
if(${field} < 1, null, ${field})
Como combinar os operadores AND
e OR
Os operadores AND
serão avaliados antes dos operadores OR
se você não especificar a ordem entre 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 o índice atual da coluna ou linha dinâmica.
Totais de colunas e linhas apenas para cálculos da tabela
Se a Explorar contém totais, você pode referenciar os valores totais para 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 n o elemento da coluna criada 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. Veja um exemplo na postagem na Comunidade: Como usar listas em cálculos de tabelas. |
lookup |
lookup(value, lookup_column, result_column) |
Retorna o valor em result_column que está na mesma linha que value 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 ver exemplos usando offset , consulte a página de práticas recomendadas Como calcular a porcentagem de alterações anteriores e percentuais com cálculos de tabelas. |
offset_list |
offset_list(column, row_offset, num_values) |
Retorna uma lista dos valores num_values começando na linha (n + row_offset) em column , em que n é o número da linha atual. Para conferir um exemplo, confira a postagem na Comunidade Cálculo das médias móveis. |
row |
row() |
Retorna o número da linha atual. |
Funções relacionadas à tabela dinâmica apenas para cálculos de tabelas
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, 2 para a segunda tabela dinâmica etc.). Retorna nulo para resultados não dinâmicos. Para ver exemplos que usam pivot_index , consulte as postagens na Comunidade sobre Como usar o índice_dinâmico nos cálculos da tabela e Como criar uma porcentagem do total nas 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 dinâmicos. Para ver exemplos usando pivot_offset , consulte a postagem na Comunidade sobre como criar um total em linhas com cálculos de tabela 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 num_values em pivot_expression começando na posição (n + col_offset) , em que n é o índice dinâmico atual. Retorna null para resultados não dinâmicos. |
pivot_row |
pivot_row(expression) |
Retorna os valores dinâmicos de expression como uma lista. Retorna null para resultados não dinâmicos. Para exemplos usando pivot_row , consulte as páginas de práticas recomendadas Como agregar entre linhas (totais de linhas) nos cálculos da 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 exclusivamente select_expression ou null 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 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 nos cálculos de tabelas.
Função | Sintaxe | Finalidade |
---|---|---|
matches_filter |
matches_filter(field, filter_expression) |
Retornará Yes se o valor do campo corresponder à expressão do filtro. Caso contrário, retornará No . |