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.
Domyślne ustawienia regionalne w aplikacjach są oparte na regionalnych ustawieniach systemu komputera lub serwera, na którym zainstalowano Qlik Sense. Jeśli serwer Qlik Sense, do którego uzyskujesz dostęp, jest ustawiony na Szwecję, Edytor ładowania danych użyje szwedzkich ustawień regionalnych dla dat, godziny i waluty. Te ustawienia regionalne nie są związane z językiem wyświetlanym w interfejsie użytkownika Qlik Sense. Interfejs Qlik Sense będzie wyświetlany w tym samym języku co używana przeglądarka.
| 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).
-
Poprzednie ładowanie 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 poprzedniej instrukcji ładowania 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.