# 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
[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/InterRecordFunctions/column.htm)
#### Diagrammformel
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“
[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/InterRecordFunctions/column.htm)
#### Diagrammformel
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
[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/InterRecordFunctions/column.htm)
#### Diagrammformel
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.