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