lunarweekend - Skript- und Diagrammfunktion

Diese Funktion liefert einen Wert, der dem Zeitstempel der letzten Millisekunde des letzten Tags der Mondwoche entspricht, in der date liegt. Bei Mondwochen in Qlik Sense wird der 1. Januar als der erste Tag der Woche gezählt. Mit Ausnahme der letzten Woche des Jahres umfasst jede Woche genau sieben Tage.

Syntax:

LunarweekEnd(date[, period_no[, first_week_day]])

Rückgabe Datentyp: dual

ALTERNATIVEN TEXT HIER HINZUFÜGEN......!!!!! — Beispieldiagramm der Funktion lunarweekend()

Die Funktion lunarweekend() bestimmt, in welche Mondwoche date fällt. Sie gibt dann einen Zeitstempel im Datumsformat für die letzte Millisekunde dieser Woche zurück.

Argumente
Argument	Beschreibung
date	Datum oder Zeitstempel für die Evaluierung.
period_no	period_no ist eine ganze Zahl oder eine Formel, die eine ganze Zahl ergibt, wobei 0 für die Mondwoche steht, die date enthält. Negative Werte von period_no stehen für vorangehende, positive Werte für nachfolgende Mondwochen.
first_week_day	Ein Startwert, der größer oder kleiner als Null sein kann. Dadurch wird der Beginn des Jahres um die angegebene Anzahl an Tagen und/oder den Bruchteil eines Tages verschoben.

Verwendung

Die Funktion lunarweekend() wird in der Regel als Teil einer Formel verwendet, wenn in der Berechnung der Teil der Woche verwendet werden soll, der noch nicht verstrichen ist. Anders als bei der Funktion weekend() endet die letzte Mondwoche in jedem Kalenderjahr am 31. Dezember. Die Funktion lunarweekend() kann beispielsweise verwendet werden, um Zinsen zu berechnen, die während der Woche noch nicht angefallen sind.

Funktionsbeispiele
Beispiel	Ergebnis
lunarweekend('01/12/2013')	Gibt 01/14/2013 23:59:59 zurück.
lunarweekend('01/12/2013', -1)	Gibt 01/07/2013 23:59:59 zurück.
lunarweekend('01/12/2013', 0, 1)	Gibt 01/15/2013 23:59:59 zurück.

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 1 – keine zusätzlichen Argumente

Übersicht

Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in eine neue Registerkarte ein.

Das Ladeskript umfasst:

Ein Datensatz enthält eine Reihe von Transaktionen für 2022 und wird in eine Tabelle namens Transactions geladen.
Datumsfeld, das im Format der Systemvariablen DateFormat (MM/TT/JJJJ) bereitgestellt wird
Erstellung eines Felds end_of_week, das den Zeitstempel für das Ende der Mondwoche zurückgibt, in der die Transaktion stattfand

Ladeskript

SET DateFormat='MM/DD/YYYY';

Transactions:
    Load
        *,
        lunarweekend(date) as end_of_week,
        timestamp(lunarweekend(date)) as end_of_week_timestamp
        ;
Load
*
Inline 
[
id,date,amount
8188,1/7/2022,17.17
8189,1/19/2022,37.23
8190,2/28/2022,88.27
8191,2/5/2022,57.42
8192,3/16/2022,53.80
8193,4/1/2022,82.06
8194,5/7/2022,40.39
8195,5/16/2022,87.21
8196,6/15/2022,95.93
8197,6/26/2022,45.89
8198,7/9/2022,36.23
8199,7/22/2022,25.66
8200,7/23/2022,82.77
8201,7/27/2022,69.98
8202,8/2/2022,76.11
8203,8/8/2022,25.12
8204,8/19/2022,46.23
8205,9/26/2022,84.21
8206,10/14/2022,96.24
8207,10/29/2022,67.67
];

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
end_of_week
end_of_week_timestamp

Ergebnistabelle
date	end_of_week	end_of_week_timestamp
1/7/2022	01/07/2022	1/7/2022 11:59:59 PM
1/19/2022	01/21/2022	1/21/2022 11:59:59 PM
2/5/2022	02/11/2022	2/11/2022 11:59:59 PM
2/28/2022	03/04/2022	3/4/2022 11:59:59 PM
3/16/2022	03/18/2022	3/18/2022 11:59:59 PM
4/1/2022	04/01/2022	4/1/2022 11:59:59 PM
5/7/2022	05/13/2022	5/13/2022 11:59:59 PM
5/16/2022	05/20/2022	5/20/2022 11:59:59 PM
6/15/2022	06/17/2022	6/17/2022 11:59:59 PM
6/26/2022	07/01/2022	7/1/2022 11:59:59 PM
7/9/2022	07/15/2022	7/15/2022 11:59:59 PM
7/22/2022	07/22/2022	7/22/2022 11:59:59 PM
7/23/2022	07/29/2022	7/29/2022 11:59:59 PM
7/27/2022	07/29/2022	7/29/2022 11:59:59 PM
8/2/2022	08/05/2022	8/5/2022 11:59:59 PM
8/8/2022	08/12/2022	8/12/2022 11:59:59 PM
8/19/2022	08/19/2022	8/19/2022 11:59:59 PM
9/26/2022	09/30/2022	9/30/2022 11:59:59 PM
10/14/2022	10/14/2022	10/14/2022 11:59:59 PM
10/29/2022	11/04/2022	11/4/2022 11:59:59 PM

Das Feld end_of_week wird in der vorangehenden load-Anweisung erstellt, indem die Funktion lunarweekend() verwendet und das Feld date als Argument der Funktion übergeben wird.

Die Funktion lunarweekend() identifiziert, in welche Mondwoche der Datumswert fällt, und gibt einen Zeitstempel für die letzte Millisekunde dieser Woche zurück.

Das Diagramm zeigt, wie die Funktion „lunarweekend“ das Eingabedatum für jede Transaktion in einen Zeitstempel für die letzte Millisekunde der Mondwoche konvertiert, in die dieses Datum fällt. — Diagramm der Funktion lunarweekend(), Beispiel ohne zusätzliche Argumente

Transaktion 8189 fand am 19. Januar statt. Die Funktion lunarweekend() identifiziert, dass die Mondwoche am 15. Januar beginnt. Daher gibt der Wert für end_of_week dieser Transaktion die letzte Millisekunde der Mondwoche zurück, also den 21. Januar um 11:59:59 PM.

Beispiel 2 – period_no

Übersicht

Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in eine neue Registerkarte ein.

Das Ladeskript umfasst:

Derselbe Datensatz und dasselbe Szenario wie im ersten Beispiel.
Es wird ein Feld previous_lunar_week_end erstellt, das den Zeitstempel für das Ende der vor dem Transaktionsdatum liegenden Mondwoche zurückgibt.

Ladeskript

SET DateFormat='MM/DD/YYYY';

Transactions:
    Load
        *,
        lunarweekend(date,-1) as previous_lunar_week_end,
        timestamp(lunarweekend(date,-1)) as previous_lunar_week_end_timestamp
        ;
Load
*
Inline 
[
id,date,amount
8188,1/7/2022,17.17
8189,1/19/2022,37.23
8190,2/28/2022,88.27
8191,2/5/2022,57.42
8192,3/16/2022,53.80
8193,4/1/2022,82.06
8194,5/7/2022,40.39
8195,5/16/2022,87.21
8196,6/15/2022,95.93
8197,6/26/2022,45.89
8198,7/9/2022,36.23
8199,7/22/2022,25.66
8200,7/23/2022,82.77
8201,7/27/2022,69.98
8202,8/2/2022,76.11
8203,8/8/2022,25.12
8204,8/19/2022,46.23
8205,9/26/2022,84.21
8206,10/14/2022,96.24
8207,10/29/2022,67.67
];

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
previous_lunar_week_end
previous_lunar_week_end_timestamp

Ergebnistabelle
date	previous_lunar_week_end	previous_lunar_week_end_timestamp
1/7/2022	12/31/2021	12/31/2021 11:59:59 PM
1/19/2022	01/14/2022	1/14/2022 11:59:59 PM
2/5/2022	02/04/2022	2/4/2022 11:59:59 PM
2/28/2022	02/25/2022	2/25/2022 11:59:59 PM
3/16/2022	03/11/2022	3/18/2022 11:59:59 PM
4/1/2022	03/25/2022	3/25/2022 11:59:59 PM
5/7/2022	05/06/2022	5/6/2022 11:59:59 PM
5/16/2022	05/13/2022	5/13/2022 11:59:59 PM
6/15/2022	06/10/2022	6/10/2022 11:59:59 PM
6/26/2022	06/24/2022	6/24/2022 11:59:59 PM
7/9/2022	07/08/2022	7/8/2022 11:59:59 PM
7/22/2022	07/15/2022	7/15/2022 11:59:59 PM
7/23/2022	07/22/2022	7/22/2022 11:59:59 PM
7/27/2022	07/22/2022	7/22/2022 11:59:59 PM
8/2/2022	07/29/2022	7/29/2022 11:59:59 PM
8/8/2022	08/05/2022	8/5/2022 11:59:59 PM
8/19/2022	08/12/2022	8/12/2022 11:59:59 PM
9/26/2022	09/23/2022	9/23/2022 11:59:59 PM
10/14/2022	10/07/2022	10/7/2022 11:59:59 PM
10/29/2022	10/28/2022	10/28/2022 11:59:59 PM

Da in diesem Fall eine period_no von -1 als Versatzargument in der Funktion lunarweekend() verwendet wurde, identifiziert die Funktion zuerst die Mondwoche, in der die Transaktionen stattfanden. Dann geht sie eine Woche zurück und identifiziert die letzte Millisekunde dieser Mondwoche.

Transaktion 8189 fand am 19. Januar statt. Die Funktion lunarweekend() identifiziert, dass die Mondwoche am 15. Januar beginnt. Daher begann die vorherige Mondwoche am 8. Januar und endete am 14. Januar um 11:59:59 PM; dies ist der Wert, der für das Feld previous_lunar_week_end zurückgegeben wird.

Beispiel 3 – first_week_day

Übersicht

Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in eine neue Registerkarte ein.

Das Ladeskript verwendet den gleichen Datensatz und das gleiche Szenario wie das erste Beispiel. In diesem Beispiel wird für den Beginn der Mondwochen der 5. Januar festgelegt.

Ladeskript

SET DateFormat='MM/DD/YYYY';

Transactions:
    Load
        *,
        lunarweekend(date,0,4) as end_of_week,
timestamp(lunarweekend(date,0,4)) as end_of_week_timestamp
;
Load
*
Inline 
[
id,date,amount
8188,1/7/2022,17.17
8189,1/19/2022,37.23
8190,2/28/2022,88.27
8191,2/5/2022,57.42
8192,3/16/2022,53.80
8193,4/1/2022,82.06
8194,5/7/2022,40.39
8195,5/16/2022,87.21
8196,6/15/2022,95.93
8197,6/26/2022,45.89
8198,7/9/2022,36.23
8199,7/22/2022,25.66
8200,7/23/2022,82.77
8201,7/27/2022,69.98
8202,8/2/2022,76.11
8203,8/8/2022,25.12
8204,8/19/2022,46.23
8205,9/26/2022,84.21
8206,10/14/2022,96.24
8207,10/29/2022,67.67
];

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
end_of_week
end_of_week_timestamp

Ergebnistabelle
date	end_of_week	end_of_week_timestamp
1/7/2022	01/11/2022	1/11/2022 11:59:59 PM
1/19/2022	01/25/2022	1/25/2022 11:59:59 PM
2/5/2022	02/08/2022	2/8/2022 11:59:59 PM
2/28/2022	03/01/2022	3/1/2022 11:59:59 PM
3/16/2022	03/22/2022	3/22/2022 11:59:59 PM
4/1/2022	04/05/2022	4/5/2022 11:59:59 PM
5/7/2022	05/10/2022	5/10/2022 11:59:59 PM
5/16/2022	05/17/2022	5/17/2022 11:59:59 PM
6/15/2022	06/21/2022	6/21/2022 11:59:59 PM
6/26/2022	06/28/2022	6/28/2022 11:59:59 PM
7/9/2022	07/12/2022	7/12/2022 11:59:59 PM
7/22/2022	07/26/2022	7/26/2022 11:59:59 PM
7/23/2022	07/26/2022	7/26/2022 11:59:59 PM
7/27/2022	08/02/2022	8/2/2022 11:59:59 PM
8/2/2022	08/02/2022	8/2/2022 11:59:59 PM
8/8/2022	08/09/2022	8/9/2022 11:59:59 PM
8/19/2022	08/23/2022	8/23/2022 11:59:59 PM
9/26/2022	09/27/2022	9/27/2022 11:59:59 PM
10/14/2022	10/18/2022	10/18/2022 11:59:59 PM
10/29/2022	11/01/2022	11/1/2022 11:59:59 PM

Da in diesem Fall das Argument first_week_date von 4 in der Funktion lunarweekend() verwendet wird, wird der Start des Jahres vom 1. auf den 5. Januar verschoben.

Transaktion 8189 fand am 19. Januar statt. Da Mondwochen am 5. Januar beginnen, identifiziert die Funktion lunarweekend(), dass die Mondwoche, die den 19. Januar enthält, auch am 19. Januar beginnt. Daher liegt das Ende dieser Mondwoche am 25. Januar um 11:59:59 PM; dies ist der Wert, der für das Feld end_of_week zurückgegeben wird.

Beispiel 4 – Diagrammobjektbeispiel

Übersicht

Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in eine neue Registerkarte ein.

Das Ladeskript verwendet den gleichen Datensatz und das gleiche Szenario wie das erste Beispiel.

In diesem Beispiel wird jedoch der unveränderte Datensatz in die Anwendung geladen. Die Berechnung, die einen Zeitstempel für das Ende der Mondwoche zurückgibt, in der die Transaktionen stattfanden, wird als Kennzahl in einem Diagrammobjekt der Anwendung erstellt.

Ladeskript

Transactions:
Load
*
Inline 
[
id,date,amount
8188,1/7/2022,17.17
8189,1/19/2022,37.23
8190,2/28/2022,88.27
8191,2/5/2022,57.42
8192,3/16/2022,53.80
8193,4/1/2022,82.06
8194,5/7/2022,40.39
8195,5/16/2022,87.21
8196,6/15/2022,95.93
8197,6/26/2022,45.89
8198,7/9/2022,36.23
8199,7/22/2022,25.66
8200,7/23/2022,82.77
8201,7/27/2022,69.98
8202,8/2/2022,76.11
8203,8/8/2022,25.12
8204,8/19/2022,46.23
8205,9/26/2022,84.21
8206,10/14/2022,96.24
8207,10/29/2022,67.67
];

Ergebnisse

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

Fügen Sie die folgenden Kennzahlen hinzu:

=lunarweekend(date)

=timestamp(lunarweekend(date))

Ergebnistabelle
date	=lunarweekend(date)	=timestamp(lunarweekend(date))
1/7/2022	01/07/2022	1/7/2022 11:59:59 PM
1/19/2022	01/21/2022	1/21/2022 11:59:59 PM
2/5/2022	02/11/2022	2/11/2022 11:59:59 PM
2/28/2022	03/04/2022	3/4/2022 11:59:59 PM
3/16/2022	03/18/2022	3/18/2022 11:59:59 PM
4/1/2022	04/01/2022	4/1/2022 11:59:59 PM
5/7/2022	05/13/2022	5/13/2022 11:59:59 PM
5/16/2022	05/20/2022	5/20/2022 11:59:59 PM
6/15/2022	06/17/2022	6/17/2022 11:59:59 PM
6/26/2022	07/01/2022	7/1/2022 11:59:59 PM
7/9/2022	07/15/2022	7/15/2022 11:59:59 PM
7/22/2022	07/22/2022	7/22/2022 11:59:59 PM
7/23/2022	07/29/2022	7/29/2022 11:59:59 PM
7/27/2022	07/29/2022	7/29/2022 11:59:59 PM
8/2/2022	08/05/2022	8/5/2022 11:59:59 PM
8/8/2022	08/12/2022	8/12/2022 11:59:59 PM
8/19/2022	08/19/2022	8/19/2022 11:59:59 PM
9/26/2022	09/30/2022	9/30/2022 11:59:59 PM
10/14/2022	10/14/2022	10/14/2022 11:59:59 PM
10/29/2022	11/04/2022	11/4/2022 11:59:59 PM

Die Kennzahl end_of_week wird im Diagrammobjekt erstellt, indem die Funktion lunarweekend() verwendet und das Feld date als Argument der Funktion übergeben wird.

Die Funktion lunarweekend() identifiziert, in welche Mondwoche der Datumswert fällt, und gibt einen Zeitstempel für die letzte Millisekunde dieser Woche zurück.

Beispiel 5 – Szenario

Übersicht

Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in eine neue Registerkarte ein.

Das Ladeskript umfasst:

Datensatz, der in eine Tabelle namens Employee_Expenses geladen wird
Mitarbeiter-IDs, Mitarbeitername und die durchschnittlichen täglichen Spesenanträge jedes Mitarbeiters

Der Endbenutzer möchte ein Diagrammobjekt, das nach Mitarbeiter-ID und Mitarbeitername die geschätzten Spesenanträge anzeigt, die für die restliche Mondwoche noch anfallen.

Ladeskript

Employee_Expenses:
Load
*
Inline 
[
employee_id,employee_name,avg_daily_claim
182,Mark, $15
183,Deryck, $12.5 
184,Dexter, $12.5
185,Sydney,$27
186,Agatha,$18
];

Ergebnisse

Gehen Sie folgendermaßen vor:

Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie eine neue Tabelle.
Fügen Sie die folgenden Felder als Dimensionen hinzu:
- employee_id
- employee_name
Erstellen Sie dann die folgende Kennzahl, um die kumulierten Zinsen zu berechnen:

=(lunarweekend(today(1))-today(1))*avg_daily_claim
Legen Sie das Zahlenformat der Kennzahl auf Währung fest.

Ergebnistabelle
employee_id	employee_name	=(lunarweekend(today(1))-today(1))*avg_daily_claim
182	Mark	$75.00
183	Deryck	$62.50
184	Dexter	$62.50
185	Sydney	$135.00
186	Agatha	$90.00

Da das aktuelle Datum als einziges Argument verwendet wird, gibt die Funktion lunarkweekend() das Enddatum der aktuellen Mondwoche zurück. Dann zieht die Formel das aktuelle Datum vom Enddatum der Mondwoche ab und gibt die Anzahl der in dieser Woche verbleibenden Tage zurück.

Dieser Wert wird dann mit den durchschnittlichen täglichen Spesenanträgen der einzelnen Mitarbeitern multipliziert, um den geschätzten Spesenbetrag pro Mitarbeiter für den verbleibenden Teil der Mondwoche zu berechnen.

Hat diese Seite Ihnen geholfen?

Wenn Sie Probleme mit dieser Seite oder ihren Inhalten feststellen – einen Tippfehler, einen fehlenden Schritt oder einen technischen Fehler –, teilen Sie uns bitte mit, wie wir uns verbessern können!

Geben Sie hier Ihr Feedback ab