# Column — funkcja wykresu Funkcja Column() zwraca wartość z kolumny określonej jako ColumnNo w tabeli prostej, bez uwzględniania wymiarów. Na przykład wyrażenie Column(2) zwraca wartość z drugiej kolumny miary. Składnia: Column(ColumnNo) Typ zwracanych danych: wartość podwójna Argumenty | Argument | Opis | | --- | --- | | ColumnNo | Numer kolumny w tabeli zawierającej miarę.

InformacjaFunkcja Column() ignoruje kolumny z wymiarem. | Ograniczenia: * Wywołania rekurencyjne będą zwracać NULL. * Jeśli argument ColumnNo odwołuje się do kolumny, dla której nie istnieje miara, wówczas zwracana jest wartość NULL. * Sortowanie według wartości Y w wykresach albo sortowanie według kolumn wyrażeń w tabelach jest niedozwolone, gdy w dowolnym z wyrażeń wykresu stosowana jest ta funkcja wykresu. W takiej sytuacji te opcje sortowania są automatycznie wyłączone. Kiedy używasz tej funkcji wykresu w wizualizacji albo tabeli, sortowanie wizualizacji zostanie przywrócone do sortowania danych wejściowych tej funkcji. Przykład: wyrażenia wykresu | Przykład | Wynik | | --- | --- | | `Column(1)/Column(2)` | Zwraca wartość pierwszej miary podzieloną przez wartość drugiej miary na wykresie. | ## Przykład — podstawy Column [](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/InterRecordFunctions/column.htm) #### Wyrażenie wykresu Przegląd Otwórz Edytor ładowania danych i poniżej dodaj skrypt ładowania do nowej sekcji. Skrypt ładowania zawiera: * Zestaw danych załadowany do tabeli o nazwie `Example`. * Tabela zawiera następujące pola: * `Customer` * `Product` * `UnitSales` * `UnitPrice` Skrypt ładowania ``` 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 '|'); ``` Wyniki Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz nową tabelę i dodaj te pola jako wymiary: * `Customer` * `Product` * `UnitSales` * `UnitPrice` Utwórz następujące miary: * `=Sum(UnitPrice*UnitSales)` w celu znalezienia sprzedaży rocznej. * `=Sum(TOTAL UnitPrice*UnitSales)` w celu znalezienia całkowitej wartości sprzedaży. * `=100*Column(1)/Column(2)` w celu obliczenia procentu sprzedaży z łącznej sprzedaży. Tabela wynikowa | 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 | Wyniki pokazują, że można analizować dane, odwołując się do pozycji kolumny i ponownie wykorzystując tę logikę w wyrażeniu miary. Na przykład miara `100*Column(1)/Column(2)` pobiera wartość z pierwszej miary, `Sum(UnitPrice*UnitSales)`, dzieli ją przez wartość z drugiej miary, `Sum(TOTAL UnitPrice*UnitSales)`, a następnie mnoży wynik przez `100`. ## Przykład — zastosowanie Column [](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/InterRecordFunctions/column.htm) #### Wyrażenie wykresu Przegląd Otwórz Edytor ładowania danych i poniżej dodaj skrypt ładowania do nowej sekcji. Skrypt ładowania zawiera: * Zestaw danych załadowany do tabeli o nazwie `Example`. * Tabela zawiera następujące pola: * `Month` * `Sales` * `Expenses` * `Profit` Skrypt ładowania ``` 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 ]; ``` Wyniki Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz nową tabelę i dodaj to pole jako wymiar: * `Product` Utwórz następujące miary: * `=Sum(Sales)` w celu agregacji sprzedaży. * `=Sum(Expenses)` w celu agregacji sprzedaży. * `=Column(1) - Column(2)` w celu obliczenia różnicy między kolumną sprzedaży a kolumną wydatków. Tabela wynikowa | 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 | Wyniki w tabeli pokazują, jak używać funkcji `Column` do przeprowadzania analizy danych. Miara `Column(1) - Column(2)` zwraca pozostałą kwotę sprzedaży po odjęciu wydatków (druga kolumna miary). ## Przykład — zastosowanie Column z analizą danych sprzedaży [](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/InterRecordFunctions/column.htm) #### Wyrażenie wykresu Przegląd Otwórz Edytor ładowania danych i poniżej dodaj skrypt ładowania do nowej sekcji. Skrypt ładowania zawiera: * Zestaw danych załadowany do tabeli o nazwie `Example`. * Tabela zawiera następujące pola: * `ProductName` * `Q1_Sales` * `Q2_Sales` * `Q3_Sales` * `Q4_Sales` Skrypt ładowania ``` 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 ]; ``` Wyniki Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz nową tabelę i dodaj to pole jako wymiar: * `ProductName` Utwórz następujące miary: * `=Sum(Q1_Sales)` w celu agregacji sprzedaży za pierwszy kwartał. * `=Sum(Q2_Sales)` w celu agregacji sprzedaży za drugi kwartał. * `=Sum(Q3_Sales)` w celu agregacji sprzedaży za trzeci kwartał. * `=Sum(Q4_Sales)` w celu agregacji sprzedaży za czwarty kwartał. * `=Column(1) - Column(2)` w celu obliczenia stosunku `Q1_Sales` do `Q2_Sales`. * `=(Column(2) - Column(1)) / Column(1)` w celu obliczenia stóp wzrostu między dwoma okresami. Tabela wynikowa | 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 | Wyniki tabeli pokazują, że można użyć funkcji `Column` do analizy danych.