inmonthtodate - Skript- und Diagrammfunktion

Liefert True, wenn date innerhalb des Teils des Monats liegt, der basedate enthält, und zwar bis einschließlich der letzten Millisekunde von basedate.

Syntax:

InMonthToDate (timestamp, base_date, period_no)

Rückgabe Datentyp: Boolesch

Das Diagramm zeigt, wie die Funktion „inmonthtodate“ verwendet werden kann, um zu identifizieren, ob ein Zeitstempel innerhalb oder außerhalb eines bestimmten Monats liegt. — Diagramm der Funktion inmonthtodate.

Die Funktion inmonthtodate() identifiziert einen ausgewählten Monat als Segment. Die Startgrenze ist der Anfang des Monats. Die Endgrenze kann als ein späteres Datum im Monat festgelegt werden. Dann wird bestimmt, ob ein Satz Datumswerte in dieses Segment fällt oder nicht, und es wird ein boolescher Wert von TRUE oder FALSE zurückgegeben.

Argumente
Argument	Beschreibung
timestamp	Das Datum, das mit base_date verglichen werden soll.
base_date	Datum, das für die Interpretation des Monats verwendet wird.
period_no	Mit period_no kann ein anderer Beginn für den Monat festgelegt werden. period_no ist eine ganze Zahl, wobei 0 für den Monat steht, der base_date enthält. Negative Werte von period_no stehen für vorangehende, positive Werte für nachfolgende Monate.

Verwendung

Die Funktion inmonthtodate() gibt einen booleschen Wert zurück. In der Regel wird dieser Funktionstyp als Bedingung in einer if expression verwendet. Die Funktion inmonthtodate() gibt eine Aggregierung oder Berechnung zurück, abhängig davon, ob ein Datum in den Monat bis einschließlich zum betreffenden Datum fällt.

Beispielsweise kann die Funktion inmonthtodate() verwendet werden, um alle in einem Monat bis zu einem bestimmten Datum gefertigten Geräte zu identifizieren.

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.

Funktionsbeispiele
Beispiel	Ergebnis
inmonthtodate ('01/25/2013', '25/01/2013', 0)	Gibt True zurück
inmonthtodate ('01/25/2013', '24/01/2013', 0)	Gibt False zurück
inmonthtodate ('01/25/2013', '28/02/2013', -1)	Gibt True zurück

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, der eine Reihe von Transaktionen für 2022 enthält, wird in eine Tabelle namens „Transactions“ geladen.
Ein Datumsfeld wird im Format MM/DD/YYYY der Systemvariablen DateFormat bereitgestellt.
Eine vorangehende load-Anweisung, die Folgendes enthält:
- Die Funktion inmonthtodate(), die als Feld „in_month_to_date“ festgelegt ist. Dies bestimmt, welche Transaktionen zwischen dem 1. und 26. Juli 2022 stattgefunden haben.

Ladeskript

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 
						
Transactions: 
    Load 
    *, 
    inmonthtodate(date,'07/26/2022', 0) as in_month_to_date 
    ; 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,'1/19/2022',37.23 
8189,'1/7/2022',17.17 
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
in_month_to_date

Ergebnistabelle
date	in_month_to_date
1/7/2022	0
1/19/2022	0
2/5/2022	0
2/28/2022	0
3/16/2022	0
4/1/2022	0
5/7/2022	0
5/16/2022	0
6/15/2022	0
6/26/2022	0
7/9/2022	-1
7/22/2022	-1
7/23/2022	-1
7/27/2022	0
8/2/2022	0
8/8/2022	0
8/19/2022	0
9/26/2022	0
10/14/2022	0
10/29/2022	0

Das Feld „in_month_to_date“ wird in der vorangehenden load-Anweisung mithilfe der Funktion inmonthtodate() erstellt.

Das erste Argument identifiziert, welches Feld ausgewertet wird. Das zweite Argument ist ein hartcodiertes Datum, der 26. Juli. Dies ist das base_date. Dieses Argument base_date identifiziert, welcher Monat segmentiert wird, und bestimmt die Endgrenze dieses Segments.

Eine period_no von 0 ist das abschließende Argument, was bedeutet, dass die Funktion keine Monate vor oder nach dem segmentierten Monat vergleicht.

Das Diagramm zeigt den Bereich der Transaktionen, die von der Funktion „inmonthtodate“ als TRUE identifiziert werden. — Diagramm der Funktion inmonthtodate ohne zusätzlichen Argumente.

Daher gibt jede Transaktion, die zwischen dem 1. Januar und 26. Juli stattfindet, ein boolesches Ergebnis von TRUE zurück. Jede Transaktion, die im Juli nach dem 26. Juli stattfindet, gibt ein boolesches Ergebnis von FALSE zurück, ebenso wie jede Transaktion in den anderen Monaten des Jahres.

Beispiel 2 – period_no

Übersicht

Es werden derselbe Datensatz und dasselbe Szenario wie im ersten Beispiel verwendet.

In diesem Beispiel besteht die Aufgabe darin, ein Feld „six_months_prior“ zu erstellen, das bestimmt, welche Transaktionen volle sechs Monate vor dem 1. Juli bis 26. Juli stattfanden.

Ladeskript

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 
						
Transactions: 
    Load 
    *, 
    inmonthtodate(date,'07/26/2022', -6) as six_months_prior 
    ; 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,'1/19/2022',37.23 
8189,'1/7/2022',17.17 
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
six_months_prior

Ergebnistabelle
date	six_months_prior
1/7/2022	-1
1/19/2022	-1
2/5/2022	0
2/28/2022	0
3/16/2022	0
4/1/2022	0
5/7/2022	0
5/16/2022	0
6/15/2022	0
6/26/2022	0
7/9/2022	0
7/22/2022	0
7/23/2022	0
7/27/2022	0
8/2/2022	0
8/8/2022	0
8/19/2022	0
9/26/2022	0
10/14/2022	0
10/29/2022	0

Da -6 als das Argument period_no in der Funktion inmonthtodate() verwendet wird, verschieben sich die Grenzen des Vergleichsmonats um sechs Monate. Anfänglich liegt das Monatssegment zwischen dem 1. und dem 26. Juli. Die period_no versetzt dann dieses Segment um negative sechs Monate, und die Datumsgrenzen werden zum 1. bis 26. Januar verschoben.

Das Diagramm zeigt den Bereich der Transaktionen, wobei das Argument für „period_no“ auf -6 festgelegt ist. — Diagramm der Funktion inmonthtodate, wobei „period_no“ auf -6 festgelegt ist.

Hier gibt jede Transaktion, die zwischen dem 1. Januar und 26. Januar stattfindet, ein boolesches Ergebnis von TRUE zurück.

Beispiel 3 – Diagrammbeispiel

Übersicht

Es werden derselbe Datensatz und dasselbe Szenario wie im ersten Beispiel verwendet.

In diesem Beispiel wird der unveränderte Datensatz in die App geladen. Die Aufgabe besteht im Erstellen einer Berechnung, die bestimmt, ob Transaktionen zwischen dem 1. Juli und dem 26. Juli stattfanden, als Kennzahl in einem Diagramm der App.

Ladeskript

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 
						
Transactions: 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,'1/19/2022',37.23 
8189,'1/7/2022',17.17 
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

Um zu berechnen, ob Transaktionen zwischen dem 1. und 26. Juli stattfanden, erstellen Sie die folgende Kennzahl:

=inmonthtodate(date,'07/26/2022', 0)

Ergebnistabelle
date	=inmonthtodate(date,'07/26/2022', 0)
1/7/2022	0
1/19/2022	0
2/5/2022	0
2/28/2022	0
3/16/2022	0
4/1/2022	0
5/7/2022	0
5/16/2022	0
6/15/2022	0
6/26/2022	0
7/9/2022	-1
7/22/2022	-1
7/23/2022	-1
7/27/2022	0
8/2/2022	0
8/8/2022	0
8/19/2022	0
9/26/2022	0
10/14/2022	0
10/29/2022	0

Das Feld „in_month_to_date“ wird als Kennzahl im Diagramm mithilfe der Funktion inmonthtodate() erstellt.

Das erste Argument identifiziert, welches Feld ausgewertet wird. Das zweite Argument ist ein hartcodiertes Datum, der 26. Juli. Dies ist das base_date. Dieses Argument „base_date“ identifiziert, welcher Monat segmentiert wird und legt die Endgrenze des Segments fest. Eine period_no von 0 ist das abschließende Argument. Das bedeutet, dass die Funktion keine Monate vor oder nach dem segmentierten Monat vergleicht.

Das Diagramm zeigt den Bereich der Transaktionen zwischen dem 1. und 26. Juli. — Diagramm der Funktion inmonthtodate ohne zusätzlichen Argumente.

Beispiel 4 – Szenario

Übersicht

In diesem Beispiel wird ein Datensatz in eine Tabelle namens „Products“ geladen. Die Tabelle enthält die folgenden Felder:

Produkt-ID
Herstellungsdatum
Selbstkosten

Aufgrund eines Maschinenfehlers waren die im Monat Juli 2022 gefertigten Produkte mangelhaft. Das Problem wurde am 27. Juli 2022 behoben.

Der Endbenutzer möchte ein Diagramm haben, das nach Monat den Status der hergestellten Produkte angibt und zeigt, welche „mangelhaft“ (boolesch TRUE) und welche „einwandfrei“ (boolesch FALSE) waren und was die in diesem Monat gefertigten Produkte gekostet haben.

Ladeskript

Products: 
Load 
* 
Inline  
[ 
product_id,manufacture_date,cost_price 
8188,'1/19/2022',37.23 
8189,'1/7/2022',17.17 
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:

=monthname(manufacture_date)
=if(Inmonthtodate(manufacture_date,makedate(2022,07,26),0),'Defective','Faultless')

Um die Summe der Produktkosten zu berechnen, erstellen Sie die folgende Kennzahl:

=sum(cost_price)

Legen Sie das Zahlenformat der Kennzahl auf Währung fest.

Ergebnistabelle
monthname(manufacture_date)	if(Inmonthtodate(manufacture_date,makedate(2022,07,26),0),'Defective','Faultless')	Sum(cost_price)
Jan 2022	Faultless	$54.40
Feb 2022	Faultless	$145.69
Mar 2022	Faultless	$53.80
Apr 2022	Faultless	$82.06
May 2022	Faultless	$127.60
Jun 2022	Faultless	$141.82
Jul 2022	Defective	$144.66
Jul 2022	Faultless	$69.98
Aug 2022	Faultless	$147.46
Sep 2022	Faultless	$84.21
Oct 2022	Faultless	$163.91

Die Funktion inmonthtodate() gibt einen booleschen Wert zurück, wenn sie das Herstellungsdatum der einzelnen Produkte auswertet.

Für die Datumswerte, die einen booleschen Wert von TRUE zurückgeben, wird das Produkt als „mangelhaft“ markiert. Alle Produkte, die einen Wert von FALSE zurückgeben und daher nicht im Monat bis einschließlich 26. Juli gefertigt wurden, werden als „einwandfrei“ markiert.

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