Diese Funktion liefert True, wenn timestamp in dem Teil des Tages liegt, der base_timestamp enthält, und zwar bis auf die Millisekunde von base_timestamp.
Syntax:
InDayToTime (timestamp, base_timestamp, period_no[, day_start])
Die Funktion indaytotime() gibt ein boolesches Ergebnis zurück, abhängig davon, wann ein Zeitstempelwert während des Tagesabschnitts eintritt. Die Startgrenze für dieses Segment ist der Tagesbeginn. Der Standardwert ist Mitternacht, aber dies kann durch das Argument day_start der Funktion indaytotime() geändert werden. Die Endgrenze des Tagessegments wird von einem Argument base_timestamp der Funktion bestimmt.
Diagramm der Funktion indaytotime.
Verwendung
Die Funktion indaytotime() gibt einen booleschen Wert zurück. In der Regel wird dieser Funktionstyp als Bedingung in einer if expression verwendet. Die Funktion indaytotime() gibt eine Aggregierung oder Berechnung zurück, abhängig davon, ob ein Zeitstempel in dem Segment des Tages liegt, bis zu und einschließlich der Uhrzeit des Basis-Zeitstempels.
Beispielsweise kann die Funktion indaytotime() verwendet werden, um die Summe der Eintrittskartenverkäufe für Vorstellungen zu zeigen, die am heutigen Tag bisher stattgefunden haben.
Rückgabe Datentyp: Boolesch
In Qlik Sense wird der boolesche Wert „wahr“ durch -1 dargestellt, der Wert „falsch“ durch 0.
| Argument | Beschreibung |
|---|---|
| timestamp | Datum und Uhrzeit, die mit base_timestamp verglichen werden sollen. |
| base_timestamp | Datum und Uhrzeit, die zur Interpretation des Zeitstempels verwendet werden. |
| period_no | Mit period_no kann ein anderer Tagesbeginn definiert werden. period_no ist eine ganze Zahl, wobei 0 für den Tag steht, der base_timestamp enthält. Negative Werte von period_no stehen für vorangehende, positive Werte für nachfolgende Tage. |
| day_start | (Optional) Wenn Sie mit Tagen arbeiten möchten, die nicht um Mitternacht beginnen, geben Sie einen Versatz als Bruch eines Tages in day_start ein. Verwenden Sie beispielsweise 0,125 für 3 Uhr morgens. |
Regionaleinstellungen
Sofern nicht anders angegeben, verwenden die Beispiele in diesem Thema das folgende Datumsformat: MM/TT/JJJJ. Das Datumsformat wird in der Anweisung SET DateFormat in Ihrem Datenladeskript angegeben. Das Standarddatumsformat in Ihrem System kann aufgrund Ihrer regionalen Einstellungen und anderer Faktoren abweichen. Sie können die Formate in den Beispielen unten Ihren Anforderungen entsprechend ändern. Sie können auch die Formate in Ihrem Ladeskript entsprechend den Beispielen ändern.
Die standardmäßigen regionalen Einstellungen in Apps basieren auf den regionalen Systemeinstellungen der Computer oder Server, auf denen Qlik Sense installiert ist. Wenn der Qlik Sense-Server, auf den Sie zugreifen, auf Schweden festgelegt ist, verwendet der Dateneditor die schwedischen regionalen Einstellungen für Datums-, Uhrzeit- und Währungsangaben. Diese Einstellungen im regionalen Format hängen nicht mit der Sprache zusammen, die in der Benutzeroberfläche von Qlik Sense angezeigt wird. Qlik Sense wird in der gleichen Sprache wie der von Ihnen verwendete Browser angezeigt.
| Beispiel | Ergebnis |
|---|---|
| indaytotime ('01/12/2006 12:23:00 PM', '01/12/2006 11:59:00 PM', 0) | Gibt „wahr“ zurück |
| indaytotime ('01/12/2006 12:23:00 PM', '01/12/2006 12:00:00 AM', 0) | Gibt „falsch“ zurück |
| indaytotime '01/11/2006 12:23:00 PM', '01/12/2006 11:59:00 PM', -1) | Gibt „wahr“ zurück |
Beispiel 1 – keine zusätzlichen Argumente
Überblick
Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in eine neue Registerkarte ein.
Das Ladeskript umfasst:
-
Ein Datensatz, der eine Reihe von Transaktionen für den Zeitraum zwischen dem 4. und 5. Januar enthält und in eine Tabelle mit dem Namen „Transactions“ geladen wird.
-
Ein Datumsfeld, das im Format (M/D/YYYY h:mm:ss[.fff] TT) der Systemvariablen TimeStamp bereitgestellt wird.
-
Ein vorangehender load-Befehl, der die Funktion indaytotime() enthält, die auf 'in_day_to_time' festgelegt ist. Dieses Feld bestimmt für jede Transaktion, ob sie vor 9:00 Uhr stattfindet.
Ladeskript
SET TimestampFormat='M/D/YYYY h:mm:ss[.fff] TT';
Transactions:
Load
*,
indaytotime(date,'01/05/2022 9:00:00 AM',0) as in_day_to_time
;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'01/04/2022 3:41:54 AM',25.66
8189,'01/04/2022 4:19:43 AM',87.21
8190,'01/04/2022 4:53:47 AM',53.80
8191,'01/04/2022 8:38:53 AM',69.98
8192,'01/04/2022 10:37:52 AM',57.42
8193,'01/04/2022 1:54:10 PM',45.89
8194,'01/04/2022 5:53:23 PM',82.77
8195,'01/04/2022 8:13:26 PM',36.23
8196,'01/04/2022 10:00:49 PM',76.11
8197,'01/05/2022 7:45:37 AM',82.06
8198,'01/05/2022 8:44:36 AM',17.17
8199,'01/05/2022 11:26:08 AM',40.39
8200,'01/05/2022 6:43:08 PM',37.23
8201,'01/05/2022 10:54:10 PM',88.27
8202,'01/05/2022 11:09:09 PM',95.93
];
Ergebnisse
Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie eine neue Tabelle und fügen Sie die folgenden Felder als Dimensionen hinzu:
-
date
-
in_day_to_time
| date | in_day_to_time |
|---|---|
| 01/04/2022 3:41:54 AM | 0 |
| 01/04/2022 4:19:43 AM | 0 |
| 01/04/2022 04:53:47 AM | 0 |
| 01/04/2022 8:38:53 AM | 0 |
| 01/04/2022 10:37:52 AM | 0 |
| 01/04/2022 1:54:10 PM | 0 |
| 01/04/2022 5:53:23 PM | 0 |
| 01/04/2022 8:13:26 PM | 0 |
| 01/04/2022 10:00:49 PM | 0 |
| 01/05/2022 7:45:37 AM | -1 |
| 01/05/2022 8:44:36 AM | -1 |
| 01/05/2022 11:26:08 AM | 0 |
| 01/05/2022 6:43:08 PM | 0 |
| 01/05/2022 10:54:10 PM | 0 |
| 01/05/2022 11:09:09 PM | 0 |
Beispiel 1: Diagramm der Funktion indaytotime mit 9:00-Uhr-Limit.
Das in_day_to_time field wird in der vorangegangenen load-Anweisung erstellt, indem die Funktion indaytotime() verwendet und das Datumsfeld, ein hartcodierter Zeitstempel für 9:00 Uhr 5. Januar und ein Versatz von 0 als Argumente der Funktion übergeben werden. Alle Transaktionen, die zwischen Mitternacht und 9:00 Uhr am 5. Januar erfolgen, geben WAHR zurück.
Beispiel 2 – period_no
Übersicht
Das Ladeskript verwendet den gleichen Datensatz und das gleiche Szenario, die im ersten Beispiel verwendet wurden.
In diesem Beispiel berechnen Sie aber, ob das Transaktionsdatum einen Tag vor 9:00 Uhr am 5. Januar lag.
Ladeskript
SET TimestampFormat='M/D/YYYY h:mm:ss[.fff] TT';
Transactions:
Load
*,
indaytotime(date,'01/05/2022 9:00:00 AM', -1) as in_day_to_time
;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'01/04/2022 3:41:54 AM',25.66
8189,'01/04/2022 4:19:43 AM',87.21
8190,'01/04/2022 4:53:47 AM',53.80
8191,'01/04/2022 8:38:53 AM',69.98
8192,'01/04/2022 10:37:52 AM',57.42
8193,'01/04/2022 1:54:10 PM',45.89
8194,'01/04/2022 5:53:23 PM',82.77
8195,'01/04/2022 8:13:26 PM',36.23
8196,'01/04/2022 10:00:49 PM',76.11
8197,'01/05/2022 7:45:37 AM',82.06
8198,'01/05/2022 8:44:36 AM',17.17
8199,'01/05/2022 11:26:08 AM',40.39
8200,'01/05/2022 6:43:08 PM',37.23
8201,'01/05/2022 10:54:10 PM',88.27
8202,'01/05/2022 11:09:09 PM',95.93
];
Ergebnisse
Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie eine neue Tabelle und fügen Sie die folgenden Felder als Dimensionen hinzu:
- date
-
in_day_to_time
| date | in_day_to_time |
|---|---|
| 01/04/2022 3:41:54 AM | -1 |
| 01/04/2022 4:19:43 AM | -1 |
| 01/04/2022 04:53:47 AM | -1 |
| 01/04/2022 8:38:53 AM | -1 |
| 01/04/2022 10:37:52 AM | 0 |
| 01/04/2022 1:54:10 PM | 0 |
| 01/04/2022 5:53:23 PM | 0 |
| 01/04/2022 8:13:26 PM | 0 |
| 01/04/2022 10:00:49 PM | 0 |
| 01/05/2022 7:45:37 AM | 0 |
| 01/05/2022 8:44:36 AM | 0 |
| 01/05/2022 11:26:08 AM | 0 |
| 01/05/2022 6:43:08 PM | 0 |
| 01/05/2022 10:54:10 PM | 0 |
| 01/05/2022 11:09:09 PM | 0 |
Beispiel 2: Diagramm der Funktion indaytotime mit Transaktionen ab dem 4. Januar
Da in diesem Beispiel ein Versatz von -1 als Versatzargument in der Funktion indaytotime() verwendet wurde, bestimmt die Funktion, ob jedes Transaktionsdatum vor 9:00 Uhr am 4. Januar stattfand. Dies kann in der Ausgabetabelle überprüft werden, wo eine Transaktion ein boolesches Ergebnis von WAHR zurückgibt.
Beispiel 3 – day_start
Übersicht
Es werden derselbe Datenatz und dasselbe Szenario wie im ersten Beispiel verwendet.
In diesem Beispiel beginnt und endet der Arbeitstag laut Unternehmensrichtlinie aber um 8 Uhr.
Ladeskript
SET TimestampFormat='M/D/YYYY h:mm:ss[.fff] TT';
Transactions:
Load
*,
indaytotime(date,'01/05/2022 9:00:00 AM', 0,8/24) as in_day_to_time
;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'01/04/2022 3:41:54 AM',25.66
8189,'01/04/2022 4:19:43 AM',87.21
8190,'01/04/2022 4:53:47 AM',53.80
8191,'01/04/2022 8:38:53 AM',69.98
8192,'01/04/2022 10:37:52 AM',57.42
8193,'01/04/2022 1:54:10 PM',45.89
8194,'01/04/2022 5:53:23 PM',82.77
8195,'01/04/2022 8:13:26 PM',36.23
8196,'01/04/2022 10:00:49 PM',76.11
8197,'01/05/2022 7:45:37 AM',82.06
8198,'01/05/2022 8:44:36 AM',17.17
8199,'01/05/2022 11:26:08 AM',40.39
8200,'01/05/2022 6:43:08 PM',37.23
8201,'01/05/2022 10:54:10 PM',88.27
8202,'01/05/2022 11:09:09 PM',95.93
];
Ergebnisse
Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie eine neue Tabelle und fügen Sie die folgenden Felder als Dimensionen hinzu:
-
date
-
in_day_to_time
| date | in_day_to_time |
|---|---|
| 01/04/2022 3:41:54 AM | 0 |
| 01/04/2022 4:19:43 AM | 0 |
| 01/04/2022 04:53:47 AM | 0 |
| 01/04/2022 8:38:53 AM | 0 |
| 01/04/2022 10:37:52 AM | 0 |
| 01/04/2022 1:54:10 PM | 0 |
| 01/04/2022 5:53:23 PM | 0 |
| 01/04/2022 8:13:26 PM | 0 |
| 01/04/2022 10:00:49 PM | 0 |
| 01/05/2022 7:45:37 AM | 0 |
| 01/05/2022 8:44:36 AM | -1 |
| 01/05/2022 11:26:08 AM | 0 |
| 01/05/2022 6:43:08 PM | 0 |
| 01/05/2022 10:54:10 PM | 0 |
| 01/05/2022 11:09:09 PM | 0 |
Beispiel 3: Diagramm der Funktion indaytotime mit Transaktionen von 8:00 bis 9:00 Uhr.
Da das Argument start_day von 8/24, das 8:00 Uhr morgens entspricht, in der Funktion indaytotime() verwendet wird, beginnt und endet jeder Tag um 8:00 Uhr. Daher gibt die Funktion indaytotime() ein boolesches Ergebnis von TRUE für jede Transaktion zurück, die am 5. Januar zwischen 8:00 und 9:00 Uhr stattgefunden hat.