Looker-Funktionen und Operatoren

Wenn der Administrator Ihnen die Berechtigungen zum Erstellen von Tabellenberechnungen gewährt hat, können Sie die folgenden Funktionen verwenden, um gängige Funktionen schnell auszuführen, ohne Looker-Ausdrücke erstellen zu müssen:

  • Verknüpfungsberechnungen zur schnellen Ausführung gängiger Berechnungen für numerische Felder in der Datentabelle eines explorativen Analysetools

Wenn der Administrator Ihnen die Berechtigungen zum Erstellen benutzerdefinierter Felder gewährt hat, können Sie die folgenden Funktionen verwenden, um gängige Funktionen schnell auszuführen, ohne Looker-Ausdrücke erstellen zu müssen:

Looker-Ausdrücke (manchmal auch als Lexp bezeichnet) werden für Folgendes verwendet:

Wesentlicher Bestandteil dieser Ausdrücke sind die Funktionen und Operatoren, die Sie darin verwenden können. Die Funktionen und Operatoren lassen sich in einige grundlegende Kategorien unterteilen:

Einige Funktionen sind nur für Tabellenkalkulationen verfügbar

Looker-Ausdrücke für benutzerdefinierte Filter und benutzerdefinierte Felder unterstützen keine Looker-Funktionen, mit denen Datentypen konvertiert, Daten aus mehreren Zeilen zusammengefasst oder auf andere Zeilen oder Pivot-Spalten verwiesen wird. Diese Funktionen werden nur für Tabellenberechnungen unterstützt, einschließlich Tabellenberechnungen, die im Parameter expression eines Datentests verwendet werden.

Auf dieser Seite wird die Verfügbarkeit von Funktionen und Operatoren verdeutlicht, abhängig von deren Verwendung innerhalb eines Looker-Ausdrucks.

Mathematische Funktionen und Operatoren

Es gibt zwei Möglichkeiten zur Verwendung von mathematischen Funktionen und Operatoren:

  • Einige mathematische Funktionen führen Berechnungen auf der Grundlage einer einzelnen Zeile aus. Beispiel: Auf-/Abrundungen, Quadratwurzelberechnungen, Multiplikationen und ähnliche Funktionen können bei Werten angewendet werden, die sich in einer einzelnen Zeile befinden, wobei für jede Zeile ein eigener Wert übergeben wird. Alle mathematischen Operatoren wie + werden jeweils auf eine Zeile angewendet.
  • Andere mathematische Funktionen wie Durchschnittswerte und laufende Summen werden über viele Zeilen hinweg ausgeführt. Diese Funktionen schließen bei Operationen mehrere Zeilen ein und fassen sie in einer einzelnen Zahl zusammen; diese Zahl wird dann in jeder Zeile angezeigt.

Funktionen für Looker-Ausdrücke

Funktion Syntax Zweck
abs abs(value) Gibt den Absolutwert von value zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Communitybeitrag Standardabweichung und einfache Ausreißererkennung von Tabellen mithilfe von Tabellenberechnungen.
ceiling ceiling(value) Gibt die kleinste Ganzzahl zurück, die größer als oder gleich value ist.
exp exp(value) Gibt e zurück zur Potenz von value.
floor floor(value) Gibt die größte Ganzzahl zurück, die kleiner als oder gleich value ist.
ln ln(value) Gibt den natürlichen Logarithmus von value zurück.
log log(value) Gibt den Logarithmus zur Basis 10 von value zurück
mod mod(value, divisor) Gibt den Rest der Division von value durch divisor zurück.
power power(base, exponent) Gibt base hoch exponent zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Communitybeitrag Standardabweichung und einfache Ausreißererkennung von Tabellen mithilfe von Tabellenberechnungen.
rand rand() Gibt eine zufällige Zahl zwischen 0 und 1 zurück.
round round(value, num_decimals) Gibt value auf num_decimals Dezimalstellen gerundet zurück.

Beispiele für die Verwendung von round finden Sie in den Communitybeiträgen unter pivot_index in Tabellenberechnungen verwenden und Standardabweichung und Ausreißererkennung für einfache Zeitreihen.
sqrt sqrt(value) Gibt die Quadratwurzel von value zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Communitybeitrag Standardabweichung und einfache Ausreißererkennung von Tabellen mithilfe von Tabellenberechnungen.

Funktionen nur für Tabellenkalkulationen

Viele dieser Funktionen operieren über mehrere Zeilen hinweg und beziehen nur die von Ihrer Abfrage übergebenen Zeilen ein.

Funktion Syntax Zweck
acos acos(value) Gibt den Kehrwert von value zurück.
asin asin(value) Gibt den Kehrwert von value zurück.
atan atan(value) Gibt den inversen Tangens von value zurück.
beta_dist beta_dist(value, alpha,
beta, cumulative)		 Gibt die Position von value in der Betaverteilung mit den Parametern alpha und beta zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
beta_inv beta_inv(probability,
alpha, beta)		 Gibt die Position von probability in der umgekehrten kumulativen Betaverteilung mit den Parametern alpha und beta zurück.
binom_dist binom_dist(num_successes,
num_tests,
probability, cumulative)		 Gibt die Wahrscheinlichkeit für num_successes Erfolg in num_tests Tests mit dem angegebenen probability-Erfolg zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
binom_inv binom_inv(num_tests,
test_probability,
target_probability)		 Gibt die kleinste Zahl k zurück, sodass binom(k, num_tests,
test_probability, yes)
>= target_probability.
chisq_dist chisq_dist(value, dof,
cumulative)		 Gibt die Position von value in der Gammaverteilung mit dof Freiheitsgraden zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
chisq_inv chisq_inv(probability, dof) Gibt die Position von probability in der umgekehrten kumulativen Gammaverteilung mit dof Freiheitsgraden zurück.
chisq_test chisq_test(actual,
expected)		 Gibt die Wahrscheinlichkeit für den Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit zwischen den Daten actual und expected zurück. actual kann eine Spalte oder eine Spalte mit Listen sein und expected muss vom selben Typ sein.
combin combin(set_size,
selection_size)		 Gibt die Anzahl der Möglichkeiten für die Auswahl von selection_size-Elementen aus einer Reihe von set_size zurück.
confidence_norm confidence_norm(alpha,
stdev, n)		 Gibt die halbe Breite des normalen Konfidenzintervalls von Wichtigkeitsstufen alpha, Standardabweichung stdev und Stichprobengröße n zurück.
confidence_t confidence_t(alpha,
stdev, n)		 Gibt die halbe Breite des t-Verteilungsintervalls von Schülern/Studenten auf Signifikanzstufe alpha, Standardabweichung stdev und Stichprobengröße (n) zurück.
correl correl(column_1, column_2) Gibt den Korrelationskoeffizienten von column_1 und column_2 zurück.
cos cos(value) Gibt den Kosinus von value zurück.
count count(expression) Gibt die Anzahl der Nicht-null-Werte in der durch expression definierten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen, in diesem Fall die Anzahl in jeder Liste.
count_distinct count_distinct(expression) Gibt die Anzahl der Nicht-null-Werte in der durch expression definierten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen, in diesem Fall die Anzahl in jeder Liste.
covar_pop covar_pop(column_1,
column_2)		 Gibt die Populationskovarianz von column_1 und column_2 zurück.
covar_samp covar_samp(column_1,
column_2)		 Gibt die Beispielkovarianz von column_1 und column_2 zurück.
degrees degrees(value) Wandelt value von Radiant in Grad um.
expon_dist expon_dist(value, lambda,
cumulative)		 Gibt die Position von value in der Exponentialverteilung mit Parameter lambda zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
f_dist f_dist(value, dof_1,
dof_2, cumulative)		 Gibt die Position von value in der F-Verteilung mit den Parametern dof_1 und dof_2 zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
f_inv f_inv(probability, dof_1,
dof_2)		 Gibt die Position von probability in der umgekehrten kumulativen F-Verteilung mit den Parametern dof_1 und dof_2 zurück.
fact fact(value) Gibt die Fakultät von value zurück.
gamma_dist gamma_dist(value, alpha,
beta, cumulative)		 Gibt die Position von value in der Gammaverteilung mit den Parametern alpha und beta zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
gamma_inv gamma_inv(probability,
alpha, beta)		 Gibt die Position von probability in der umgekehrten kumulativen Gammaverteilung mit den Parametern alpha und beta zurück.
geomean geomean(expression) Gibt den geometrischen Durchschnitt der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird der geometrische Mittelwert jeder Liste zurückgegeben.
hypgeom_dist hypgeom_dist
(sample_successes,
sample_size,
population_successes,
population_size,
cumulative)		 Gibt die Wahrscheinlichkeit zurück, sample_successes aus der angegebenen sample_size, der Anzahl der population_successes und dem population_size zu erhalten. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
intercept intercept(y_column,
x_column)		 Gibt den Achsenabschnitt der linearen Regressionslinie über die durch y_column und x_column festgelegten Punkte zurück.

Ein Beispiel finden Sie im Communitybeitrag How to Forecast in Looker with Table Calculations.
kurtosis kurtosis(expression) Gibt den überschüssigen Beispiel der Kurtosis der Spalte zurück, die von expression erstellt wurde, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird ein Beispiel des überschüssigen Kurtosis jeder Liste zurückgegeben.
large large(expression, k) Gibt den k-größten Wert der Spalte zurück, die von expression erstellt wurde, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird der k-größte Wert jeder Liste zurückgegeben.
match match(value, expression) Gibt die Zeilennummer des ersten Vorkommens von value in der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird die Position von value in jeder Liste zurückgegeben.
max max(expression) Gibt den Maximalwert der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird das Maximum jeder Liste zurückgegeben.

Beispiele für die Verwendung von max finden Sie in den Communitybeiträgen unter Listen in Tabellenberechnungen verwenden und In Tabellenberechnungen nach einer Dimension gruppieren.
mean mean(expression) Gibt den Mittelwert der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird der Mittelwert jeder Liste zurückgegeben.

Beispiele für die Verwendung von mean findest du im Communitybeitrag Berechnung der gleitenden Durchschnitte und im Artikel zu Standardabweichungen und einfachen Ausreißererkennung durch Tabellenberechnungen.
median median(expression) Gibt den Medianwert der in expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird der Median jeder Liste zurückgegeben.
min min(expression) Gibt das Minimum der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird das Mindestwert jeder Liste zurückgegeben.
mode mode(expression) Gibt den Modus der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird der Modus jeder Liste zurückgegeben.
multinomial multinomial(value_1,
value_2, ...)		 Gibt den Faktor der Summe der Argumente geteilt durch das Produkt der entsprechenden Faktoren zurück.
negbinom_dist negbinom_dist(num_failures,
num_successes,
probability,
cumulative)		 Gibt die Wahrscheinlichkeit für num_failures-Fehler zurück, bevor num_successes für den angegebenen Erfolg (probability) erfolgreich war. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
norm_dist norm_dist(value, mean,
stdev, cumulative)		 Gibt die Position von value in der Normalverteilung mit den gegebenen mean und stdev zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
norm_inv norm_inv(probability, mean,
stdev)		 Gibt die Position von probability in Umkehr der kumulierten Normalverteilung zurück.
norm_s_dist norm_s_dist(value,
cumulative)		 Gibt die Position von value in der normalen Normalverteilung zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
norm_s_inv norm_s_inv(probability) Gibt die Position von probability in Umkehrung der standardmäßigen kumulierten Standardverteilung zurück.
percent_rank percent_rank(column, value) Gibt den Rang von value in column als Prozentsatz von 0 bis einschließlich 1 zurück, wobei column die Spalte, das Feld, die Liste oder der Bereich mit dem zu berücksichtigenden Datensatz ist. value ist die Spalte mit dem Wert, für den der prozentuale Rang bestimmt wird.

Verwendungsbeispiel:

percent_rank(${view_name.field_1}, ${view_name.field_1})
percent_rank(list(1, 2, 3), ${view_name.field_1})
percent_rank(list(1, 2, 3), 2)
percentile percentile(value_column,
percentile_value)		 Gibt den Wert aus der von expression erstellten Spalte zurück, die dem angegebenen percentile_value entspricht, sofern expression keine Spalte mit Listen definiert. In diesem Fall wird der Perzentilwert für jede Liste zurückgegeben. percentile_value muss zwischen 0 und 1 liegen. Andernfalls wird null zurückgegeben.
pi pi() Gibt den Wert von pi zurück.
poisson_dist poisson_dist(value, lambda,
cumulative)		 Gibt die Position von value in der Poisson-Verteilung mit dem Parameter lambda zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
product product(expression) Gibt das Produkt der Spalte zurück, die von expression erstellt wurde, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen, in diesem Fall das Produkt jeder Liste.
radians radians(value) Wandelt value von Grad in Radiant um.
rank rank(value, expression) Gibt den Rang von value in der von expression erstellten Spalte zurück. Wenn Sie z. B. die Bestellungen nach ihrem Sonderangebotspreis ordnen möchten, könnten Sie rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price}) verwenden. Damit wird für jeden Wert von order_items.total_sale_price in der Abfrage ein Rang vergeben, wenn er mit der gesamten Spalte von order_items.total_sale_price in der Abfrage verglichen wird. Falls expression mehrere Listen definiert, gibt diese Funktion die relative Größe der value in jeder Liste zurück.

Ein Beispiel findest du im Communitybeitrag Rang mit Tabellenberechnungen.
rank_avg rank_avg(value, expression) Gibt den durchschnittlichen Rang von value in der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird der durchschnittliche Rang von value in jeder Liste zurückgegeben.
running_product running_product
(value_column)		 Gibt ein laufendes Produkt der Werte in value_column zurück.
running_total running_total(value_column) Gibt eine laufende Summe der Werte in value_column zurück.

Ein Beispiel finden Sie auf der Seite Laufende Spalten mit Tabellenberechnungen erstellen.
sin sin(value) Gibt den Sinus von value zurück.
skew skew(expression) Gibt die Beispielverzerrung der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird die Beispielverzerrung für jede Liste zurückgegeben.
slope slope(y_column, x_column) Gibt die Steigung der linearen Regressionslinie durch Punkte zurück, die durch y_column und x_column bestimmt werden.

Ein Beispiel finden Sie im Communitybeitrag How to Forecast in Looker with Table Calculations.
small small(expression, k) Gibt den k-kleinsten Wert der Spalte zurück, die von expression erstellt wurde, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird der k-kleinste Wert der jeweiligen Liste zurückgegeben.
stddev_pop stddev_pop(expression) Gibt die Standardabweichung (Füllung) der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird die Standardabweichung (Population) jeder Liste zurückgegeben.
stddev_samp stddev_samp(expression) Gibt die Standardabweichung (Stichprobe) der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird die Standardabweichung (Stichprobe) jeder Liste zurückgegeben.
sum sum(expression) Gibt die Summe der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird die Summe der einzelnen Listen zurückgegeben.

Beispiele für die Verwendung von sum finden Sie auf den Seiten Best Practices für die Berechnung von Zeilen in Zeilen (Zeilensummen) und Berechnung des Prozentsatzes der Gesamtsumme.
t_dist t_dist(value, dof,
cumulative)		 Gibt die Position von valuean der Student-t-Verteilung mit einem dofFreiheitsgrad zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
t_inv t_inv(probability, dof) Gibt die Position von probability in der umgekehrten Normalen kumulativen Verteilung mit dof Freiheitsgraden zurück.
t_test t_test(column_1, column_2,
tails, type)		 Gibt das Ergebnis eines -Tests eines Schülers oder Studenten an den Daten von column_1 und column_2 mit 1 oder 2 tails zurück. type: 1 = gekoppelt, 2 = homosedastisch, 3 = heteroskedastisch
tan tan(value) Gibt den Tangens von value zurück.
var_pop var_pop(expression) Gibt die Varianz (Auffüllung) der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall gibt die Abweichung (Bevölkerung) jeder Liste zurück.
var_samp var_pop(expression) Gibt die Varianz (Stichprobe) der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall gibt die Varianz (Stichprobe) jeder Liste zurück.
weibull_dist weibull_dist(value, shape,
scale, cumulative)		 Gibt die Position von value in der Weibull-Verteilung mit den Parametern shape und scale zurück. Bei cumulative = yes wird die kumulative Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.
z_test z_test(data, value, stdev) Gibt den einseitigen p-Wert des Z-Tests unter Verwendung des vorhandenen data- und stdev-Werts für das Hypothesesmittel value zurück.

Operatoren für Looker-Ausdrücke

Sie können die folgenden mathematischen Standardoperatoren verwenden:

Operator Syntax Zweck
+ value_1 + value_2 Fügt value_1 und value_2 hinzu.
- value_1 - value_2 Subtrahiert value_2 von value_1.
* value_1 * value_2 Multipliziert value_1 und value_2.
/ value_1 / value_2 Teilt value_1 durch value_2.

Stringfunktionen

Stringfunktionen werden für Sätze, Wörter oder Buchstaben verwendet, die zusammen als „Strings“ bezeichnet werden. Mithilfe von Zeichenfolgenfunktionen können Sie Wörter und Buchstaben in Großbuchstaben schreiben, Teile einer Phrase extrahieren, überprüfen, ob sich ein Wort oder ein Buchstabe in einer Phrase befindet, oder Elemente eines Wortes oder einer Phrase ersetzen. Zeichenfolgenfunktionen können auch verwendet werden, um die in der Tabelle zurückgegebenen Daten zu formatieren.

Funktionen für Looker-Ausdrücke

Funktion Syntax Zweck
concat concat(value_1, value_2, ...) Gibt value_1, value_2, ... und value_n zurück, die als ein String verbunden sind.
contains contains(string, search_string) Gibt Yes zurück, wenn string search_string enthält, andernfalls No.
length length(string) Gibt die Anzahl der Zeichen in string zurück.
lower lower(string) Gibt string zurück, wobei alle Zeichen in Kleinbuchstaben konvertiert werden.
position position(string, search_string) Gibt den Startindex von search_string in string zurück, falls vorhanden, andernfalls 0.
replace replace(string, old_string, new_string) Gibt string zurück, wobei old_string überall durch new_string ersetzt wird.
substring substring(string, start_position, length) Gibt den Teilstring von string zurück, beginnend mit start_position, bestehend aus length Zeichen. start_position beginnt bei 1, wobei 1 das erste Zeichen im String angibt, 2 das zweite Zeichen im String usw.
upper upper(string) Gibt string zurück, wobei alle Zeichen in Großbuchstaben konvertiert werden.

Funktionen nur für Tabellenkalkulationen

Funktion Syntax Zweck
split split(string, delimeter) Gibt eine Liste von Strings in string zurück, aufgeschlüsselt nach delimiter.
to_number to_number(string) Gibt die Zahl zurück, die durch string dargestellt wird, oder null, wenn der String nicht konvertiert werden kann.
to_string to_string(value) Gibt die Stringdarstellung von value oder einen leeren String zurück, wenn value null ist.

Datumsfunktionen

Datumsfunktionen ermöglichen es Ihnen, mit Datum und Uhrzeit zu arbeiten.

Funktionen für Looker-Ausdrücke

Funktion Syntax Zweck
add_days add_days(number, date) Fügt number Tage zu date hinzu.
add_hours add_hours(number, date) Fügt number Stunden zu date hinzu.
add_minutes add_minutes(number, date) Fügt number Minuten zu date hinzu.
add_months add_months(number, date) Fügt number Monate zu date hinzu.
add_seconds add_seconds(number, date) Fügt number Sekunden zu date hinzu.
add_years add_years(number, date) Fügt number date Jahre hinzu.
date date(year, month, day) Gibt das Datum „year-month-day“ oder null zurück, wenn das Datum ungültig ist.
date_time date_time(year, month, day,
hours, minutes, seconds)		 Gibt das Datum
„year-month-day hours:minutes:seconds“ oder null zurück, wenn das Datum ungültig ist.
diff_days diff_days(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Tage zwischen start_date und end_date zurück.

Ein Beispiel findest du im Communitybeitrag Datumsberechnung in Tabellenberechnungen.
diff_hours diff_hours(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Stunden zwischen start_date und end_date zurück.
diff_minutes diff_minutes(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Minuten zwischen start_date und end_date zurück.

Ein Beispiel findest du im Communitybeitrag Datumsberechnung in Tabellenberechnungen.
diff_months diff_months(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Monate zwischen start_date und end_date zurück.

Ein Beispiel findest du im Communitybeitrag Nach einer Dimension in Tabellenberechnungen gruppieren.
diff_seconds diff_seconds(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Sekunden zwischen start_date und end_date zurück.
diff_years diff_years(start_date, end_date) Gibt die Anzahl der Jahre zwischen start_date und end_date zurück
extract_days extract_days(date) Extrahiert die Tage aus date.

Ein Beispiel findest du im Communitybeitrag Datumsberechnung in Tabellenberechnungen.
extract_hours extract_hours(date) Extrahiert die Öffnungszeiten aus date.
extract_minutes extract_minutes(date) Extrahiert die Minuten aus date.
extract_months extract_months(date) Extrahiert die Monate aus date.
extract_seconds extract_seconds(date) Extrahiert die Sekunden aus date.
extract_years extract_years(date) Extrahiert die Jahre aus date.
now now() Gibt das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit zurück.

Beispiele für die Verwendung von now finden Sie in den Communitybeiträgen Now() Table Calculation Functions Has Better Timezone und Datumsangaben in Tabellenberechnungen verwenden.
trunc_days trunc_days(date) Kürzt date auf Tage.
trunc_hours trunc_hours(date) date wird auf Stunden gekürzt.
trunc_minutes trunc_minutes(date) date auf Minuten gekürzt.
trunc_months trunc_months(date) Kürzt date auf Monate.
trunc_years trunc_years(date) Kürzt date auf Jahre.

Funktionen nur für Tabellenkalkulationen

Funktion Syntax Zweck
to_date to_date(string) Gibt das Datum und die Uhrzeit für string zurück (JJJJ, JJJJ-MM-JJJJ, JJJJ-MM-TT, JJJJ-MM-TT hh, JJJJ-MM-TT hh:mm oder JJJJ-MM-TT hh:mm:ss).

Logische Funktionen, Operatoren und Konstanten

Logische Funktionen und Operatoren werden verwendet, um zu beurteilen, ob etwas wahr oder falsch ist. Für Ausdrücke, die diese Elemente verwenden, wird ein Wert ausgewertet, mit bestimmten Kriterien ausgewertet, Yes zurückgegeben, wenn die Kriterien erfüllt sind, und No, wenn die Kriterien nicht erfüllt sind. Es gibt auch verschiedene logische Operatoren zum Vergleichen von Werten und Kombinieren von logischen Ausdrücken.

Funktionen für Looker-Ausdrücke

Funktion Syntax Zweck
case case(when(yesno_arg, value_if_yes), when(yesno_arg, value_if_yes), ..., else_value) ADDED 21.10 Ermöglicht bedingte Logik mit mehreren Bedingungen und Ergebnissen. Gibt value_if_yes für den ersten when-Fall zurück, dessen yesno_arg-Wert yes ist. Gibt else_value zurück, wenn alle when-Fälle no sind.
coalesce coalesce(value_1, value_2, ...) Gibt den ersten Nicht-null-Wert in value_1, value_2, ..., value_n zurück, wenn gefunden, andernfalls null.

Beispiele für die Verwendung von coalesce finden Sie in den Communitybeiträgen unter Laufende Summe in allen Zeilen mit Tabellenberechnungen erstellen, Prozentsatz an Zeilen mit Tabellenberechnungen erstellen und Pivot-Index in Tabellenberechnungen verwenden.
if if(yesno_expression,
value_if_yes,
value_if_no)		 Wenn yesno_expression als Yes ausgewertet wird, wird der Wert value_if_yes zurückgegeben. Andernfalls wird der Wert value_if_no zurückgegeben.

Ein Beispiel findest du im Communitybeitrag Nach einer Dimension in Tabellenberechnungen gruppieren.
is_null is_null(value) Gibt Yes zurück, wenn value null ist. Andernfalls wird No zurückgegeben.

Ein Beispiel finden Sie auf der Dokumentationsseite zum Erstellen von Looker-Ausdrücken. Ein weiteres Beispiel, bei dem is_null mit dem Operator NOT verwendet wird, finden Sie auf der Dokumentationsseite Tabellenberechnungen verwenden.

Operatoren für Looker-Ausdrücke

Die folgenden Vergleichsoperatoren können für jeden Datentyp verwendet werden:

Operator Syntax Zweck
= value_1 = value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 gleich value_2 ist, ansonsten No.
!= value_1 != value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 nicht value_2 ist. Andernfalls wird No zurückgegeben.

Die folgenden Vergleichsoperatoren können mit Zahlen, Datumsangaben und Strings verwendet werden:

Operator Syntax Zweck
> value_1 > value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 größer als value_2 ist, andernfalls No.
< value_1 < value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 kleiner als value_2 ist. Andernfalls wird No zurückgegeben.
>= value_1 >= value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 größer oder gleich value_2 ist. Andernfalls wird No zurückgegeben.
<= value_1 <= value_2 Gibt Yes zurück, wenn value_1 kleiner oder gleich value_2 ist. Andernfalls wird No zurückgegeben.

Sie können Looker-Ausdrücke auch mit diesen logischen Operatoren kombinieren:

Operator Syntax Zweck
AND value_1 AND value_2 Gibt Yes zurück, wenn sowohl value_1 als auch value_2 Yes und andernfalls No sind.
OR value_1 OR value_2 Gibt Yes zurück, wenn entweder value_1 oder value_2 den Wert Yes hat, andernfalls No.
NOT NOT value Gibt Yes zurück, wenn value No ist. Andernfalls wird No zurückgegeben.

Diese logischen Operatoren müssen großgeschrieben werden. Logische Operatoren, die in Kleinbuchstaben geschrieben sind, funktionieren nicht ordnungsgemäß.

Logische Konstanten

Sie können logische Konstanten in Looker-Ausdrücken verwenden. Diese Konstanten werden immer in Kleinbuchstaben geschrieben und haben folgende Bedeutung:

Konstante Bedeutung
yes Ja
no Nein
null Kein Wert

Die Konstanten yes und no sind die Sonderzeichen in Looker-Ausdrücken. Mit Anführungszeichen wie "yes" und "no" werden dagegen literale Strings mit diesen Werten erstellt.

Logische Ausdrücke werden als „true“ oder „false“ ausgewertet, ohne dass eine if-Funktion erforderlich ist. Beispiel:

if(${field} > 100, yes, no)

ist gleichbedeutend mit:

${field} > 100

Sie können auch null verwenden, um keinen Wert anzugeben. Beispiel: Sie können bestimmen, ob ein Feld leer ist, oder in einer bestimmten Situation einen leeren Wert zuweisen. Diese Formel übergibt keinen Wert, wenn der Feldwert kleiner als 1 ist bzw. übergibt den Feldwert, wenn er größer als 1 ist:

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

AND- und OR-Operatoren kombinieren

Die Operatoren AND werden vor OR-Operatoren ausgewertet, wenn Sie die Reihenfolge sonst nicht mit Klammern angeben. Demnach wird der folgende Ausdruck ohne zusätzliche Klammern:

if (
  ${order_items.days_to_process}>=4 OR
  ${order_items.shipping_time}>5 AND
  ${order_facts.is_first_purchase},
"review", "okay")

wie folgt ausgewertet:

if (
  ${order_items.days_to_process}>=4 OR
  (${order_items.shipping_time}>5 AND ${order_facts.is_first_purchase}),
"review", "okay")

Positionsfunktionen

Bei der Erstellung von Tabellenkalkulationen können Sie mithilfe von Funktionen zur Positionstransformation Informationen über Felder in verschiedenen Zeilen oder Pivot-Spalten extrahieren. Sie können auch Listen erstellen und den aktuellen Zeilen- oder Pivot-Spaltenindex abrufen.

Spalten- und Zeilensummen nur für Tabellenkalkulationen

Wenn explorative Datenanalysen enthält, können Sie auf Gesamtwerte für Spalten und Zeilen verweisen:

Funktion Syntax Zweck
:total ${field:total} Gibt die Spaltensumme des Feldes zurück.
:row_total ${field:row_total} Gibt die Zeilensumme des Feldes zurück.

Einige dieser Funktionen verwenden die relative Position von Zeilen, so dass eine Änderung der Sortierreihenfolge der Zeilen die Ergebnisse der Funktionen beeinflusst.

Funktion Syntax Zweck
index index(expression, n) Gibt den Wert des n. Elements der von expression erstellten Spalte zurück, es sei denn, expression definiert eine Spalte mit Listen. In diesem Fall wird das n. Element jeder Liste zurückgegeben.
list list(value_1, value_2, ...) Erstellt eine Liste aus den angegebenen Werten

Ein Beispiel findest du im Communitybeitrag Listen mit Tabellenberechnungen verwenden.
lookup lookup(value, lookup_column,
result_column)		 Gibt den Wert in result_column zurück, der sich in derselben Zeile wie value in lookup_column befindet.
offset offset(column, row_offset) Gibt den Wert der Zeile (n + row_offset) in column zurück, wobei n die aktuelle Zeilennummer ist.

Beispiele für die Verwendung von offset finden Sie auf der Seite Best Practices zur Berechnung des Prozentsatzes der vorherigen und prozentualen Änderung mit Tabellenberechnungen.
offset_list offset_list(column, row_offset,
num_values)		 Gibt eine Liste der num_values-Werte ab Zeile (n + row_offset) in column zurück, wobei n die aktuelle Zeilennummer ist.

Ein Beispiel findest du im Communitybeitrag Berechnung des gleitenden Durchschnitts.
row row() Gibt die aktuelle Zeilennummer zurück.

Einige dieser Funktionen verwenden die relativen Positionen von Pivot-Spalten, so dass eine Änderung der Sortierreihenfolge der als Drehpunkt festgelegten Dimension die Ergebnisse dieser Funktionen beeinflusst.

Funktion Syntax Zweck
pivot_column pivot_column() Gibt den Index der aktuellen Pivot-Spalte zurück.
pivot_index pivot_index(expression, pivot_index) Wertet expression im Kontext der Pivot-Spalte an Position pivot_index aus (1 für den ersten Pivot, 2 Sekunden lange Pivot-Elemente usw.). Gibt Null bei Ergebnissen zurück, die nicht als Drehpunkt festgelegt sind.

Beispiele für die Verwendung von pivot_index finden Sie in den Communitybeiträgen unter Pivot_Index in Tabellenberechnungen verwenden und Prozentsatz an Zeilen mit Tabellenberechnungen erstellen.
pivot_offset pivot_offset(pivot_expression, col_offset) Gibt den Wert von pivot_expression an der Position (n + col_offset) zurück, wobei n die aktuelle Pivot-Spaltenposition ist. Gibt Null bei Ergebnissen zurück, die nicht als Drehpunkt festgelegt sind.

Beispiele für die Verwendung von pivot_offset finden Sie im Communitybeitrag Eine laufende Summe in Zeilen mit Tabellenberechnungen erstellen und auf der Seite Berechnung der Prozentsätze von vorherigen und prozentualen Änderungen mit Tabellenberechnungen.
pivot_offset_list pivot_offset_list(pivot_expression,
col_offset, num_values)		 Gibt eine Liste der num_values-Werte in pivot_expression ab Position (n + col_offset) zurück, wobei n der aktuelle Pivot-Index ist. Gibt null für nicht geänderte Ergebnisse zurück.
pivot_row pivot_row(expression) Gibt die Pivot-Werte von expression als Liste zurück. Gibt null für nicht geänderte Ergebnisse zurück.

Beispiele für die Verwendung von pivot_row finden Sie auf den Seiten Best Practices für die Berechnung von Zeilen in Zeilen (Zeilensummen) und Berechnung des Prozentsatzes der Gesamtsumme.
pivot_where pivot_where(select_expression, expression) Gibt den Wert von expression für die Pivot-Spalte zurück, die select_expression oder null erfüllt, wenn eine solche Spalte nicht existiert.

Die von Ihnen verwendeten spezifischen Pivot-Funktionen bestimmen, ob die Tabellenkalkulation neben jeder als Drehpunkt festgelegten Spalte oder als einzelne Spalte am Ende der Tabelle angezeigt wird.

Filterfunktionen für benutzerdefinierte Filter und benutzerdefinierte Felder

Mit Filterfunktionen können Sie mit Filterausdrücken arbeiten, um Werte basierend auf gefilterten Daten zurückzugeben. Filterfunktionen können in benutzerdefinierten Filtern, Filtern nach benutzerdefinierten Messwerten und benutzerdefinierten Dimensionen verwendet werden, sind aber in Tabellenberechnungen nicht gültig.

Funktion Syntax Zweck
matches_filter matches_filter(field, `filter_expression`) Gibt Yes zurück, wenn der Wert des Felds mit dem Filterausdruck übereinstimmt. Andernfalls wird No zurückgegeben.