Column - Diagrammfunktion

Column() liefert den Wert aus der Spalte ColumnNo in einem Tabellendiagramm, ohne die Dimensionen zu berücksichtigen. So liefert Column(2) den Wert der zweiten Kennzahlspalte.

Syntax:

Column(ColumnNo)

Rückgabe Datentyp: dual

Argumente
Argument	Beschreibung
ColumnNo	Die Nummer der Spalte mit einer Kennzahl in einer Tabelle. InformationshinweisDie Funktion Column() berücksichtigt die Dimensionsspalten nicht.

Beschränkungen:

Die Rekursion liefert NULL.
Falls ColumnNo auf eine Spalte referenziert, für die keine Kennzahl vorhanden ist, wird der Wert NULL zurückgegeben.
Das Sortieren nach y-Werten in Diagrammen oder nach Formelspalten in Tabellen ist nicht zulässig, wenn diese Diagrammfunktion in einer der Diagrammformeln verwendet wird. Diese Sortierungsoptionen werden daher automatisch deaktiviert. Wenn Sie diese Diagrammfunktion in einer Visualisierung oder Tabelle verwenden, wird die Sortierung der Visualisierung auf die sortierte Eingabe dieser Funktion zurückgesetzt.

Beispiel: Diagrammformeln
Beispiel	Ergebnis
Column(1)/Column(2)	Gibt den Wert der ersten Kennzahl geteilt durch den Wert der zweiten Kennzahl im Diagramm zurück.

Beispiel – Grundlegendes zu Column

Übersicht

Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in einen neuen Abschnitt ein.

Das Ladeskript umfasst:

Datensatz, der in eine Datentabelle namens Example geladen wird
Die folgenden Felder in der Datentabelle:
- Customer
- Product
- UnitSales
- UnitPrice

Ladeskript

Example:
LOAD * inline [
Customer|Product|UnitSales|UnitPrice
Astrida|AA|4|16
Astrida|AA|10|15
Astrida|BB|9|9
Betacab|BB|5|10
Betacab|CC|2|20
Betacab|DD||25
Canutility|AA|8|15
Canutility|CC||19
] (delimiter is '|');

Ergebnisse

Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie eine neue Tabelle und fügen Sie die folgenden Felder als Dimensionen hinzu:

Customer
Product
UnitSales
UnitPrice

Erstellen Sie die folgenden Kennzahlen:

=Sum(UnitPrice*UnitSales), um den jährlichen Umsatz zu erhalten.
=Sum(TOTAL UnitPrice*UnitSales), um den Gesamtumsatzwert zu ermitteln.
=100*Column(1)/Column(2), um den Prozentsatz (%) des Gesamtumsatzes zu berechnen.

Ergebnistabelle
Customer	Product	UnitPrice	UnitSales	Sum(UnitPrice*UnitSales)	Sum(TOTAL UnitPrice*UnitSales)	100*Column(1)/Column(2)
Totals				505	505	100.00
Astrida	AA	15	10	150	505	29.70
Astrida	AA	16	4	64	505	12.67
Astrida	BB	9	9	81	505	16.04
Betacab	BB	10	5	50	505	9.90
Betacab	CC	20	2	40	505	7.92
Betacab	DD	25		0	505	0.00
Canutility	AA	15	8	120	505	23.76
Canutility	CC	19		0	505	0.00

Die Ergebnisse zeigen, dass Sie Daten analysieren können, indem Sie sich auf eine Spaltenposition beziehen und diese Logik in einer Kennzahlenformel wiederverwenden. Beispielsweise nimmt die Kennzahl 100*Column(1)/Column(2) den Wert der ersten Kennzahl Sum(UnitPrice*UnitSales), teilt ihn durch den Wert der zweiten Kennzahl Sum(TOTAL UnitPrice*UnitSales) und multipliziert das Ergebnis mit 100.

Beispiel – Szenario für „Column“

Übersicht

Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in einen neuen Abschnitt ein.

Das Ladeskript umfasst:

Datensatz, der in eine Datentabelle namens Example geladen wird
Die folgenden Felder in der Datentabelle:
- Month
- Sales
- Expenses
- Profit

Ladeskript

Example:
LOAD * INLINE [
Month, Sales, Expenses, Profit
Jan, 10000, 4000, 6000
Feb, 12000, 4500, 7500
Mar, 15000, 5000, 10000
Apr, 11000, 4200, 6800
May, 13000, 4800, 8200
Jun, 14000, 4700, 9300
Jul, 16000, 5100, 10900
Aug, 12500, 4300, 8200
Sep, 15500, 4900, 10600
Oct, 13500, 4600, 8900
];

Ergebnisse

Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie eine neue Tabelle und fügen Sie dieses Feld als Dimension hinzu:

Product

Erstellen Sie die folgenden Kennzahlen:

=Sum(Sales), um die Umsätze zu aggregieren.
=Sum(Expenses), um die Umsätze zu aggregieren.
=Column(1) - Column(2), um die Differenz zwischen der Umsatz- und der Ausgabenspalte zu berechnen.

Ergebnistabelle
Month	Sum(Sales)	Sum(Expenses)	Column(1) - Column(2)
Totals	132500	46100	86400
Jan	10000	4000	6000
Feb	12000	4500	7500
Mar	15000	5000	10000
Apr	11000	4200	6800
May	13000	4800	8200
Jun	14000	4700	9300
Jul	16000	5100	10900
Aug	12500	4300	8200
Sep	15500	4900	8200
Oct	13500	4600	8900

Die Tabellenergebnisse zeigen, wie Sie die Funktion Column zur Datenanalyse verwenden können. Die Kennzahl Column(1) - Column(2) gibt den Restbetrag des Umsatzes nach Abzug der Ausgaben zurück (die zweite Kennzahlenspalte).

Beispiel – Szenario für „Column“ mit Analyse von Umsatzdaten

Übersicht

Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in einen neuen Abschnitt ein.

Das Ladeskript umfasst:

Datensatz, der in eine Datentabelle namens Example geladen wird
Die folgenden Felder in der Datentabelle:
- ProductName
- Q1_Sales
- Q2_Sales
- Q3_Sales
- Q4_Sales

Ladeskript

Example:
LOAD * INLINE [
ProductName, Q1_Sales, Q2_Sales, Q3_Sales, Q4_Sales
Product A, 1200, 1500, 1100, 1300
Product B, 1400, 1600, 1200, 1450
Product C, 1350, 1700, 1150, 1550
Product D, 1250, 1550, 1300, 1500
];

Ergebnisse

Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie eine neue Tabelle und fügen Sie dieses Feld als Dimension hinzu:

ProductName

Erstellen Sie die folgenden Kennzahlen:

=Sum(Q1_Sales), um die Umsätze des ersten Quartals zu aggregieren.
=Sum(Q2_Sales), um die Umsätze des zweiten Quartals zu aggregieren.
=Sum(Q3_Sales), um die Umsätze des dritten Quartals zu aggregieren.
=Sum(Q4_Sales), um die Umsätze des vierten Quartals zu aggregieren.
=Column(1) - Column(2), um das Verhältnis von Q1_Sales zu Q2_Sales zu berechnen.
=(Column(2) - Column(1)) / Column(1) um die Wachstumsraten zwischen zwei Zeiträumen zu berechnen.

Ergebnistabelle
ProductName	Sum(Q1_Sales)	Sum(Q2_Sales)	Sum(Q3_Sales)	Sum(Q4_Sales)	Column(1) - Column(2)	(Column(2) - Column(1)) / Column(1)
Totals	5200	6350	4750	5800	0.81889763779528	0.22115384615385
Product A	1200	1500	1100	1300	0.8	0.25
Product B	1400	1600	1200	1450	0.875	0.14285714285714
Product C	1350	1700	1150	1550	0.79411764705882	0.25925925925926
Product D	1250	1550	1300	1500	0.80645161290323	0.24

Die Tabellenergebnisse zeigen, dass Sie die Funktion Column verwenden können, um Daten zu analysieren.

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