Ta funkcja zwraca wartość True, jeśli wartość timestamp należy do części dnia zawierającego wartość base_timestamp, z dokładnością do jednej milisekundy wartości base_timestamp włącznie.
Składnia:
InDayToTime (timestamp, base_timestamp, period_no[, day_start])
Funkcja indaytotime() zwraca wartość logiczną określoną na podstawie tego, czy wartość znacznika czasu mieści się w danym odcinku dnia. Granicą początkową tego odcinka jest początek dnia. Domyślna wartość to północ, ale można ją zmienić za pomocą argumentu day_start funkcji indaytotime(). Granicę końcową odcinka dnia określa argument funkcji base_timestamp.
Schemat funkcji indaytotime.
Kiedy używać
Funkcja indaytotime() zwraca wynik logiczny. Zazwyczaj ten typ funkcji będzie używany jako warunek w if expression. Funkcja indaytotime() zwraca agregację lub obliczenie w zależności od tego, czy znacznik czasu wystąpił w segmencie dnia do momentu podstawowego znacznika czasu włącznie.
Na przykład funkcja indaytotime() może służyć do pokazania sumy sprzedaży biletów na seanse, które odbyły się do tej pory w dniu dzisiejszym.
Typ zwracanych danych: Wartość logiczna
W Qlik Sense wartość logiczna Prawda jest reprezentowana przez -1, a wartość Fałsz jest reprezentowana przez 0.
| Argument | Opis |
|---|---|
| timestamp | Data i godzina, które mają być porównane z wartością base_timestamp. |
| base_timestamp | Data i godzina używane do oceny znacznika czasu. |
| period_no | Dzień może zostać przesunięty o wartość period_no. period_no jest liczbą całkowitą, gdzie 0 oznacza dzień zawierający wartość base_timestamp. Wartości ujemne parametru period_no oznaczają dni poprzednie, a wartości dodatnie — dni następne. |
| day_start | Opcjonalnie, jeśli wymagane jest korzystanie z dni, które nie zaczynają się o północy, należy wskazać przesunięcie w postaci ułamka dnia w parametrze day_start. Na przykład 0,125 będzie oznaczać godzinę 3:00. |
Ustawienia regionalne
Jeżeli nie podano inaczej, w przykładach w tym temacie stosowany jest następujący format daty: MM/DD/RRRR. Format daty jest określony w instrukcji SET DateFormat w skrypcie ładowania danych. Domyślny format daty w Twoim systemie może być inny ze względu na ustawienia regionalne i inne czynniki. Formaty zastosowane w przykładach można zmienić, aby dostosować je do własnych wymagań. Zamiast tego można też zmienić formaty w skrypcie ładowania, aby pasowały do tych przykładów. Więcej informacji można znaleźć w temacie Modyfikowanie ustawień regionalnych na potrzeby aplikacji i skryptów.
Domyślne ustawienia regionalne w aplikacjach są oparte na profilu użytkownika. Te ustawienia regionalne nie są związane z językiem wyświetlanym w interfejsie użytkownika Qlik Cloud. Interfejs Qlik Cloud będzie wyświetlany w tym samym języku co używana przeglądarka.
Jeżeli jesteś twórcą aplikacji, możesz wybrać domyślny region dla tworzonych przez siebie aplikacji. Więcej informacji zawiera temat Ustawianie preferowanych ustawień regionalnych do tworzenia aplikacji i skryptów w Analityka Qlik Cloud.
| Przykład | Wynik |
|---|---|
| indaytotime ('01/12/2006 12:23:00 PM', '01/12/2006 11:59:00 PM', 0) | Zwraca prawdę |
| indaytotime ('01/12/2006 12:23:00 PM', '01/12/2006 12:00:00 AM', 0) | Zwraca fałsz |
| indaytotime '01/11/2006 12:23:00 PM', '01/12/2006 11:59:00 PM', -1) | Zwraca prawdę |
Przykład 1 — bez dodatkowych argumentów
Przegląd
Otwórz Edytor ładowania danych i dodaj skrypt ładowania do nowej karty poniżej.
Skrypt ładowania zawiera:
-
Zestaw danych zawierający zbiór transakcji z okresu między 4 i 5 stycznia jest ładowany do tabeli o nazwie „Transactions”.
-
Pole daty, które jest przekazywane w formacie TimeStamp zmiennej systemowej (M/D/YYYY h:mm:ss[.fff] TT).
-
Ładowanie poprzedzające zawierające funkcję indaytotime(), która jest ustawiona jako 'in_day_to_time', pole określające, czy każda z transakcji miała miejsce przed godziną 9:00.
Skrypt ładowania
SET TimestampFormat='M/D/YYYY h:mm:ss[.fff] TT';
Transactions:
Load
*,
indaytotime(date,'01/05/2022 9:00:00 AM',0) as in_day_to_time
;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'01/04/2022 3:41:54 AM',25.66
8189,'01/04/2022 4:19:43 AM',87.21
8190,'01/04/2022 4:53:47 AM',53.80
8191,'01/04/2022 8:38:53 AM',69.98
8192,'01/04/2022 10:37:52 AM',57.42
8193,'01/04/2022 1:54:10 PM',45.89
8194,'01/04/2022 5:53:23 PM',82.77
8195,'01/04/2022 8:13:26 PM',36.23
8196,'01/04/2022 10:00:49 PM',76.11
8197,'01/05/2022 7:45:37 AM',82.06
8198,'01/05/2022 8:44:36 AM',17.17
8199,'01/05/2022 11:26:08 AM',40.39
8200,'01/05/2022 6:43:08 PM',37.23
8201,'01/05/2022 10:54:10 PM',88.27
8202,'01/05/2022 11:09:09 PM',95.93
];
Wyniki
Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz nową tabelę i dodaj te pola jako wymiary:
-
date
-
in_day_to_time
| data | in_day_to_time |
|---|---|
| 01/04/2022 3:41:54 AM | 0 |
| 01/04/2022 4:19:43 AM | 0 |
| 01/04/2022 04:53:47 AM | 0 |
| 01/04/2022 8:38:53 AM | 0 |
| 01/04/2022 10:37:52 AM | 0 |
| 01/04/2022 1:54:10 PM | 0 |
| 01/04/2022 5:53:23 PM | 0 |
| 01/04/2022 8:13:26 PM | 0 |
| 01/04/2022 10:00:49 PM | 0 |
| 01/05/2022 7:45:37 AM | -1 |
| 01/05/2022 8:44:36 AM | -1 |
| 01/05/2022 11:26:08 AM | 0 |
| 01/05/2022 6:43:08 PM | 0 |
| 01/05/2022 10:54:10 PM | 0 |
| 01/05/2022 11:09:09 PM | 0 |
Przykład 1 – schemat funkcji indaytotime z limitem do godziny 9:00.
Pole in_day_to_time field zostało utworzone w instrukcji ładowania poprzedzającego za pomocą funkcji indaytotime(), której jako argumenty przekazano pole daty, wpisany w kod znacznik czasu oznaczający 5 stycznia i przesunięcie o wartości 0. Wszystkie transakcje mające miejsce między północą a godziną 9:00 5 stycznia dają wynik prawdziwy.
Przykład 2 – period_no
Przegląd
Skrypt ładowania wykorzystuje ten sam zbiór danych i scenariusz, które były używane w pierwszym przykładzie.
Jednak w tym przykładzie chodzi o obliczenie, czy data transakcji wypada dzień przed godziną 9:00 5 stycznia.
Skrypt ładowania
SET TimestampFormat='M/D/YYYY h:mm:ss[.fff] TT';
Transactions:
Load
*,
indaytotime(date,'01/05/2022 9:00:00 AM', -1) as in_day_to_time
;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'01/04/2022 3:41:54 AM',25.66
8189,'01/04/2022 4:19:43 AM',87.21
8190,'01/04/2022 4:53:47 AM',53.80
8191,'01/04/2022 8:38:53 AM',69.98
8192,'01/04/2022 10:37:52 AM',57.42
8193,'01/04/2022 1:54:10 PM',45.89
8194,'01/04/2022 5:53:23 PM',82.77
8195,'01/04/2022 8:13:26 PM',36.23
8196,'01/04/2022 10:00:49 PM',76.11
8197,'01/05/2022 7:45:37 AM',82.06
8198,'01/05/2022 8:44:36 AM',17.17
8199,'01/05/2022 11:26:08 AM',40.39
8200,'01/05/2022 6:43:08 PM',37.23
8201,'01/05/2022 10:54:10 PM',88.27
8202,'01/05/2022 11:09:09 PM',95.93
];
Wyniki
Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz nową tabelę i dodaj te pola jako wymiary:
- date
-
in_day_to_time
| data | in_day_to_time |
|---|---|
| 01/04/2022 3:41:54 AM | -1 |
| 01/04/2022 4:19:43 AM | -1 |
| 01/04/2022 04:53:47 AM | -1 |
| 01/04/2022 8:38:53 AM | -1 |
| 01/04/2022 10:37:52 AM | 0 |
| 01/04/2022 1:54:10 PM | 0 |
| 01/04/2022 5:53:23 PM | 0 |
| 01/04/2022 8:13:26 PM | 0 |
| 01/04/2022 10:00:49 PM | 0 |
| 01/05/2022 7:45:37 AM | 0 |
| 01/05/2022 8:44:36 AM | 0 |
| 01/05/2022 11:26:08 AM | 0 |
| 01/05/2022 6:43:08 PM | 0 |
| 01/05/2022 10:54:10 PM | 0 |
| 01/05/2022 11:09:09 PM | 0 |
Przykład 2 – schemat funkcji indaytotime z transakcjami od 4 stycznia.
W tym przykładzie, w którym funkcji indaytotime() przekazano argument przesunięcia o wartości -1, funkcja ta sprawdza, czy każda transakcja miała miejsce przed godziną 9:00 4 stycznia. Można to zweryfikować w tabeli wyników, w której transakcja zwraca wartość logiczną oznaczającą prawdę.
Przykład 3 – day_start
Przegląd
Używany jest ten sam zestaw danych i scenariusz co w pierwszym przykładzie.
Jednak w tym przykładzie zgodnie z polityką firmy dzień roboczy zaczyna i kończy się o godzinie 8:00.
Skrypt ładowania
SET TimestampFormat='M/D/YYYY h:mm:ss[.fff] TT';
Transactions:
Load
*,
indaytotime(date,'01/05/2022 9:00:00 AM', 0,8/24) as in_day_to_time
;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'01/04/2022 3:41:54 AM',25.66
8189,'01/04/2022 4:19:43 AM',87.21
8190,'01/04/2022 4:53:47 AM',53.80
8191,'01/04/2022 8:38:53 AM',69.98
8192,'01/04/2022 10:37:52 AM',57.42
8193,'01/04/2022 1:54:10 PM',45.89
8194,'01/04/2022 5:53:23 PM',82.77
8195,'01/04/2022 8:13:26 PM',36.23
8196,'01/04/2022 10:00:49 PM',76.11
8197,'01/05/2022 7:45:37 AM',82.06
8198,'01/05/2022 8:44:36 AM',17.17
8199,'01/05/2022 11:26:08 AM',40.39
8200,'01/05/2022 6:43:08 PM',37.23
8201,'01/05/2022 10:54:10 PM',88.27
8202,'01/05/2022 11:09:09 PM',95.93
];
Wyniki
Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz nową tabelę i dodaj te pola jako wymiary:
-
date
-
in_day_to_time
| data | in_day_to_time |
|---|---|
| 01/04/2022 3:41:54 AM | 0 |
| 01/04/2022 4:19:43 AM | 0 |
| 01/04/2022 04:53:47 AM | 0 |
| 01/04/2022 8:38:53 AM | 0 |
| 01/04/2022 10:37:52 AM | 0 |
| 01/04/2022 1:54:10 PM | 0 |
| 01/04/2022 5:53:23 PM | 0 |
| 01/04/2022 8:13:26 PM | 0 |
| 01/04/2022 10:00:49 PM | 0 |
| 01/05/2022 7:45:37 AM | 0 |
| 01/05/2022 8:44:36 AM | -1 |
| 01/05/2022 11:26:08 AM | 0 |
| 01/05/2022 6:43:08 PM | 0 |
| 01/05/2022 10:54:10 PM | 0 |
| 01/05/2022 11:09:09 PM | 0 |
Przykład 3 – schemat funkcji indaytotime z transakcjami od godziny 8:00 do 9:00.
Ponieważ w funkcji indaytotime() użyto argumentu start_day 8/24, który odpowiada godzinie 8:00, każdy dzień zaczyna się i kończy o 8:00. Dlatego funkcja indaytotime() zwróci wynik logiczny PRAWDA dla każdej transakcji, która wystąpiła między 8:00 a 9:00 5 stycznia.