monthsend - función de script y de gráfico

Esta función devuelve un valor correspondiente a la marca de tiempo del último milisegundo del periodo mensual, bimensual, trimestral, cuatrimestral o semestral que contiene una fecha base. También es posible hallar la marca de tiempo del final de un periodo anterior o posterior. El formato de salida predefinido es el DateFormat definido en el script.

Sintaxis:

MonthsEnd(n_months, date[, period_no [, first_month_of_year]])

Tipo de datos que devuelve: dual

Diagrama que muestra cómo se puede usar la función monthsend para identificar la última marca de tiempo de un período elegido. — Diagrama de la función monthsend.

Argumentos
Argumento	Descripción
n_months	El número de meses que define el periodo. Un entero o expresión que devuelve un entero que debe ser uno de los siguientes: 1 (equivalente a la función inmonth() ), 2 (bimestral), 3 (equivalente a la función inquarter()), 4 (cuatrimestral) o 6 (medio año).
date	La fecha o marca de tiempo para evaluar.
period_no	El período se puede desplazar mediante period_no, un entero o una expresión que devuelve un entero, donde el valor 0 indica el período que contiene a base_date. Los valores negativos en period_no indican períodos precedentes y los valores positivos indican períodos subsiguientes.
first_month_of_year	Si desea trabajar con años (fiscales) que no comiencen en enero, indique un valor entre 2 y 12 en first_month_of_year.

La función monthsend() divide el año en segmentos basándose en el argumento n_months proporcionado. Después evalúa en qué segmento cae cada fecha proporcionada y devuelve el último milisegundo, en formato de fecha, de ese segmento. La función puede devolver la marca de tiempo de finalización de los segmentos anteriores o posteriores, así como redefinir el primer mes del año.

Los siguientes segmentos del año están disponibles en la función n_month como argumentos.

Argumentos de n_month
Periodo	Número de meses
mes	1
bimestre	2
trimestre	3
cuatrimestre	4
semestre	6

Cuándo se utiliza

La función monthsend() se utiliza como parte de una expresión cuando el usuario desea que el cálculo utilice la fracción del mes que ha transcurrido hasta el momento. El usuario tiene la oportunidad, mediante el uso de una variable, de seleccionar el período de su elección. Por ejemplo, monthsend() puede proporcionar una variable de entrada para permitir que el usuario calcule el interés total aún no devengado durante el mes, trimestre o semestre.

Configuraciones regionales

A menos que se especifique algo distinto, los ejemplos de este tema utilizan el siguiente formato de fecha: MM/DD/YYYY. El formato de fecha se especifica en la sentencia SET DateFormat de su script de carga de datos. El formato de fecha predeterminado puede ser diferente en su sistema, debido a su configuración regional y otros factores. Puede cambiar el formato en los ejemplos a continuación para ajustarlo a sus necesidades. O puede cambiar los formatos en su script de carga para que coincidan con estos ejemplos. Para más información, vea Modificar la configuración regional para aplicaciones y scripts.

La configuración regional predeterminada en las aplicaciones se basa en el perfil de usuario. Estos ajustes de formato regional no están relacionados con el idioma mostrado en la interfaz de usuario de Qlik Cloud. Qlik Cloud se mostrará en el mismo idioma que esté utilizando su navegador.

Si es un creador de aplicaciones, puede establecer la región por defecto para las apps que cree. Para más información, vea Establecer sus configuraciones regionales preferidas para crear apps y scripts en Analítica de Qlik Cloud.

Ejemplos de funciones
Ejemplo	Resultado
monthsend(4, '07/19/2013')	Devuelve 08/31/2013.
monthsend(4, '10/19/2013', -1)	Devuelve 08/31/2013.
monthsend(4, '10/19/2013', 0, 2)	Devuelve 01/31/2014. Porque el inicio del año se convierte en el mes 2.

Ejemplo 1: ejemplo básico

Vista general

Abra el editor de carga de datos y agregue el script de carga a continuación a una nueva pestaña.

El script de carga contiene:

Un conjunto de datos que contiene un conjunto de transacciones de 2022 se carga en una tabla llamada "Transactions".
Un campo de fecha proporcionado en el formato (MM/DD/YYYY) de la variable del sistema DateFormat.
Una instrucción load anterior que contiene lo siguiente:
- La función monthsend que está definida como el campo "bi_monthly_end". Esto agrupa las transacciones en segmentos bimensuales.
- La función timestamp que devuelve la marca de tiempo inicial del segmento de cada transacción.

Script de carga

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 

Transactions: 
    Load 
    *, 
    monthsend(2,date) as bi_monthly_end, 
    timestamp(monthsend(2,date)) as bi_monthly_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 
8195,5/22/2022,87.21 
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 
];

Resultados

Cargue los datos y abra una hoja. Cree una nueva tabla y agregue estos campos como dimensiones:

id
date
bi_monthly_end
bi_monthly_end_timestamp

Tabla de resultados
id	date	bi_monthly_end	bi_monthly_end_timestamp
8188	1/7/2022	02/28/2022	2/28/2022 11:59:59 PM
8189	1/19/2022	02/28/2022	2/28/2022 11:59:59 PM
8190	2/5/2022	02/28/2022	2/28/2022 11:59:59 PM
8191	2/28/2022	02/28/2022	2/28/2022 11:59:59 PM
8192	3/16/2022	04/30/2022	4/30/2022 11:59:59 PM
8193	4/1/2022	04/30/2022	4/30/2022 11:59:59 PM
8194	5/7/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8195	5/22/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8196	6/15/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8197	6/26/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8198	7/9/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8199	7/22/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8200	7/23/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8201	7/27/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8202	8/2/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8203	8/8/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8204	8/19/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8205	9/26/2022	10/31/2022	10/31/2022 11:59:59 PM
8206	10/14/2022	10/31/2022	10/31/2022 11:59:59 PM
8207	10/29/2022	10/31/2022	10/31/2022 11:59:59 PM

El campo "bi_monthly_end" se crea en la instrucción load anterior, mediante el uso de la función monthsend(). El primer argumento proporcionado es 2, dividiendo el año en segmentos bimensuales. El segundo argumento identifica qué campo se está evaluando.

Diagrama que muestra cómo la función monthsend identifica el segmento bimensual seleccionado. — Diagrama de la función monthsend con segmentos bimensuales.

La transacción 8195 tuvo lugar el 22 de mayo. La función monthsend() inicialmente divide el año en segmentos bimensuales. La transacción 8195 cae en el segmento entre el 1 de mayo y el 30 de junio. Como resultado, la función devuelve el último milisegundo de este segmento, 30/06/2022 a las 23:59:59.

Ejemplo 2: period_no

Vista general

Se utilizan el mismo conjunto de datos y el mismo escenario que en el primer ejemplo.

En este ejemplo, la tarea es crear un campo, "prev_bi_monthly_end'', que devuelva el primer milisegundo del segmento bimensual anterior a la transacción.

Script de carga

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 

Transactions: 
    Load 
    *, 
    monthsend(2,date,-1) as prev_bi_monthly_end, 
    timestamp(monthsend(2,date,-1)) as prev_bi_monthly_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 
8195,5/22/2022,87.21 
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 
];

Resultados

Cargue los datos y abra una hoja. Cree una nueva tabla y agregue estos campos como dimensiones:

id
date
prev_bi_monthly_end
prev_bi_monthly_end_timestamp

Tabla de resultados
id	date	prev_bi_monthly_end	prev_bi_monthly_end_timestamp
8188	1/7/2022	12/31/2021	12/31/2021 11:59:59 PM
8189	1/19/2022	12/31/2021	12/31/2021 11:59:59 PM
8190	2/5/2022	12/31/2021	12/31/2021 11:59:59 PM
8191	2/28/2022	12/31/2021	12/31/2021 11:59:59 PM
8192	3/16/2022	02/28/2022	2/28/2022 11:59:59 PM
8193	4/1/2022	02/28/2022	2/28/2022 11:59:59 PM
8194	5/7/2022	04/30/2022	4/30/2022 11:59:59 PM
8195	5/22/2022	04/30/2022	4/30/2022 11:59:59 PM
8196	6/15/2022	04/30/2022	4/30/2022 11:59:59 PM
8197	6/26/2022	04/30/2022	4/30/2022 11:59:59 PM
8198	7/9/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8199	7/22/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8200	7/23/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8201	7/27/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8202	8/2/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8203	8/8/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8204	8/19/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8205	9/26/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8206	10/14/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8207	10/29/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM

Usando -1 como argumento de period_no en la función monthsend(), después de dividir inicialmente un año en segmentos bimensuales, la función devuelve el último milisegundo del segmento bimensual anterior al momento en que se realiza una transacción.

Diagrama de la función monthsend con un period_no negativo que devuelve el segmento bimensual anterior. — Diagrama de la función monthsend que devuelve el segmento bimensual anterior.

La transacción 8195 ocurre en el segmento entre el mayo y junio. Como resultado, el segmento bimensual anterior ocurrió entre el 1 de marzo y el 30 de abril, por lo que la función devuelve el último milisegundo de este segmento, 30/04/2022, 23:59:59.

Ejemplo 3: first_month_of_year

Vista general

Se utilizan el mismo conjunto de datos y el mismo escenario que en el primer ejemplo.

En este ejemplo, la política de la organización es que abril sea el primer mes del año fiscal.

Cree un campo, "bi_monthly_end", que agrupe las transacciones en segmentos bimensuales y devuelva la marca de tiempo del último milisegundo del segmento de cada transacción.

Script de carga

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 
						
Transactions: 
    Load 
    *, 
    monthsend(2,date,0,4) as bi_monthly_end, 
    timestamp(monthsend(2,date,0,4)) as bi_monthly_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 
8195,5/22/2022,87.21 
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 
];

Resultados

Cargue los datos y abra una hoja. Cree una nueva tabla y agregue estos campos como dimensiones:

id
date
bi_monthly_end
bi_monthly_end_timestamp

Tabla de resultados
id	date	bi_monthly_end	bi_monthly_end_timestamp
8188	1/7/2022	01/31/2022	1/31/2022 11:59:59 PM
8189	1/19/2022	01/31/2022	1/31/2022 11:59:59 PM
8190	2/5/2022	03/31/2022	3/31/2022 11:59:59 PM
8191	2/28/2022	03/31/2022	3/31/2022 11:59:59 PM
8192	3/16/2022	03/31/2022	3/31/2022 11:59:59 PM
8193	4/1/2022	05/31/2022	5/31/2022 11:59:59 PM
8194	5/7/2022	05/31/2022	5/31/2022 11:59:59 PM
8195	5/22/2022	05/31/2022	5/31/2022 11:59:59 PM
8196	6/15/2022	07/31/2022	7/31/2022 11:59:59 PM
8197	6/26/2022	07/31/2022	7/31/2022 11:59:59 PM
8198	7/9/2022	07/31/2022	7/31/2022 11:59:59 PM
8199	7/22/2022	07/31/2022	7/31/2022 11:59:59 PM
8200	7/23/2022	07/31/2022	7/31/2022 11:59:59 PM
8201	7/27/2022	07/31/2022	7/31/2022 11:59:59 PM
8202	8/2/2022	09/30/2022	9/30/2022 11:59:59 PM
8203	8/8/2022	09/30/2022	9/30/2022 11:59:59 PM
8204	8/19/2022	09/30/2022	9/30/2022 11:59:59 PM
8205	9/26/2022	09/30/2022	9/30/2022 11:59:59 PM
8206	10/14/2022	11/30/2022	11/30/2022 11:59:59 PM
8207	10/29/2022	11/30/2022	11/30/2022 11:59:59 PM

Al usar 4 como argumento de first_month_of_year en la función monthsend(), la función comienza el año el 1 de abril. Luego divide el año en segmentos bimensuales: Abr-May, Jun-Jul, Ago-Sep, Oct-Nov, Dic-Ene, Feb-Mar.

Diagrama de la función monthsend con segmentos bimensuales y abril fijado como el primer mes del año. — Diagrama de la función monthsend con abril establecido como primer mes del año

La transacción 8195 tuvo lugar el 22 de mayo y cae en el segmento entre el 1 de abril y el 31 de mayo. Como resultado, la función devuelve el último milisegundo de este segmento, 31/05/2022 23:59:59.

Ejemplo 4: ejemplo de objeto gráfico

Vista general

Se utilizan el mismo conjunto de datos y el mismo escenario que en el primer ejemplo. Sin embargo, en este ejemplo el conjunto de datos está sin modificar y cargado en la app.

En este ejemplo, la tarea es crear un cálculo que agrupe las transacciones en segmentos bimensuales y devuelva la marca de tiempo del último milisegundo del segmento de cada transacción como una medida en un objeto gráfico de una aplicación.

Script de carga

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 
						
Transactions: 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,2/19/2022,37.23 
8189,3/7/2022,17.17
8190,3/30/2022,88.27 
8191,4/5/2022,57.42 
8192,4/16/2022,53.80 
8193,5/1/2022,82.06 
8194,5/7/2022,40.39 
8195,5/22/2022,87.21 
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 
];

Resultados

Cargue los datos y abra una hoja. Cree una nueva tabla y agregue este campo como dimensión:

date

Para obtener la marca de tiempo del último milisegundo del segmento bimensual en que se realizó la transacción, cree las siguientes medidas:

=monthsEnd(2,date)
=timestamp(monthsend(2,date))

Tabla de resultados
id	date	=monthsend(2,date)	=timestamp(monthsend(2,date))
8188	1/7/2022	02/28/2022	2/28/2022 11:59:59 PM
8189	1/19/2022	02/28/2022	2/28/2022 11:59:59 PM
8190	2/5/2022	02/28/2022	2/28/2022 11:59:59 PM
8191	2/28/2022	02/28/2022	2/28/2022 11:59:59 PM
8192	3/16/2022	04/30/2022	4/30/2022 11:59:59 PM
8193	4/1/2022	04/30/2022	4/30/2022 11:59:59 PM
8194	5/7/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8195	5/22/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8196	6/15/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8197	6/26/2022	06/30/2022	6/30/2022 11:59:59 PM
8198	7/9/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8199	7/22/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8200	7/23/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8201	7/27/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8202	8/2/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8203	8/8/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8204	8/19/2022	08/31/2022	8/31/2022 11:59:59 PM
8205	9/26/2022	10/31/2022	10/31/2022 11:59:59 PM
8206	10/14/2022	10/31/2022	10/31/2022 11:59:59 PM
8207	10/29/2022	10/31/2022	10/31/2022 11:59:59 PM

El campo "bi_monthly_end" se crea como una medida en el objeto gráfico usando la función monthsend(). El primer argumento proporcionado es 2, que divide el año en segmentos bimensuales. El segundo argumento identifica qué campo se está evaluando.

Diagrama que muestra cómo la función monthsend identifica el segmento bimensual seleccionado usando un objeto gráfico. — Diagrama de la función monthsend con segmentos bimensuales.

La transacción 8195 tuvo lugar el 22 de mayo. La función monthsend() inicialmente divide el año en segmentos bimensuales. La transacción 8195 cae en el segmento entre el 1 de mayo y el 30 de junio. Como resultado, la función devuelve el primer milisegundo de este segmento, 30/06/2022 23:59:59.

Ejemplo 5: escenario

Vista general

Abra el editor de carga de datos y agregue el script de carga a continuación en una nueva pestaña.

En este ejemplo, un conjunto de datos se carga en una tabla denominada "Employee_Expenses". La tabla contiene los siguientes campos:

Employee IDs
Employee names
Las reclamaciones de gastos diarios promedio de cada empleado.

Al usuario final le gustaría tener un gráfico que muestre, por ID y nombre de empleado, la declaración de gastos estimada para el resto de un período de su elección. El año fiscal comienza en enero.

Script de carga

SET vPeriod = 1; 

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 
];

Resultados

Cargue los datos y abra una nueva hoja.

Al comienzo del script de carga se crea una variable, vPeriod, que se vinculará al control de entrada de la variable.

Haga lo siguiente:

En el panel de activos, haga clic en Objetos personalizados.
Seleccione Qlik Dashboard bundle, cree un objeto Entrada de variables.
Escriba un título para el objeto gráfico.
En Variable, seleccione vPeriod como nombre y configure el objeto para que se muestre como un Menú desplegable.
En Valores, haga clic en Valores dinámicos. Escriba lo siguiente:
```
='1~month|2~bi-month|3~quarter|4~tertial|6~half-year'.
```

Cree una nueva tabla y estos campos como dimensiones:

employee_id
employee_name

Para calcular el interés acumulado, cree esta medida:

=floor(monthsend($(vPeriod),today(1))-today(1))*avg_daily_claim

Esta medida es dinámica y producirá diferentes resultados en la tabla dependiendo de la fecha en que cargue los datos.

Defina el Formato numérico de la medida en Moneda.

Tabla de resultados
employee_id	employee_name	=floor(monthsend($(vPeriod),today(1))-today(1))*avg_daily_claim
182	Mark	$1410.00
183	Deryck	$1175.00
184	Dexter	$1175.00
185	Sydney	$2538.00
186	Agatha	$1692.00

La función monthsend() utiliza lo que ha introducido el usuario como primer argumento y la fecha de hoy como segundo argumento. Esto devuelve la fecha de finalización del período de tiempo seleccionado por el usuario. Luego, la expresión devuelve el número de días que quedan del período de tiempo seleccionado al restar la fecha de hoy de esta fecha de finalización.

Luego, este valor se multiplica por la reclamación de gastos diaria promedio de cada empleado, para calcular el valor estimado de las reclamaciones que se espera que haga cada empleado en los días restantes de ese período.

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