# class funkcja skryptu i funkcja wykresu

Funkcja class przydziela pierwszy parametr do interwału klasy. Wynikiem jest wartość podwójna z a<=x<b jako wartością tekstową, gdzie argumenty a ib są górnym i dolnym limitami przedziału, oraz dolną granicą jako wartością liczbową.

Składnia:

class(expression, interval [ , label [ , offset ]])

Typ zwracanych danych: wartość podwójna

Argumenty

| Argument | Opis |
| --- | --- |
| interval | Liczba określająca szerokość przedziału. |
| label | Dowolny ciąg znaków, który może zastąpić „x” w tekście wyniku. |
| offset | Liczba, która może zostać użyta jako przesunięcie od domyślnego punktu początkowego klasyfikacji. Zazwyczaj domyślny punkt startowy wynosi 0. |

Przykład: wyrażenia wykresu

| Przykład | Wynik |
| --- | --- |
| `class( var,10<br>					)` z `var = 23` | Zwraca wartość `20<=x<30` |
| `class( var,5,'value'<br>					)` z `var = 23` | Zwraca wartość `20<= value <25` |
| `class(<br>							var,10,'x',5<br>					)` z `var = 23` | Zwraca wartość `15<=x<25` |

Niektóre przykłady w tym temacie wykorzystują ładowania wbudowane. Więcej informacji zawiera temat [Używanie wbudowanych ładowań do ładowania danych](https://help.qlik.com/pl-PL/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/inline-loads-qs.htm).

## Przykład — podstawy class

[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ConditionalFunctions/class.htm)

#### Wyrażenie wykresu

Przegląd

Ładowana jest tabela danych zawierająca imiona i nazwiska oraz wiek. Chcesz sklasyfikować osoby według grup wiekowych (z dziesięcioletnim odstępem) i podać liczbę osób w każdej grupie.

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:

  * `Age`

  * `Name`

Skrypt ładowania

```
Example:
LOAD * INLINE [
Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi
43, Bob
27, Charles
];
```

Wyniki

1. Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz dwie nowe tabele.

2. W pierwszej tabeli wykonaj następujące czynności:

   1. Dodaj te wymiary:

      * `Age`

      * `Name`

   2. Utwórz następującą miarę:

      * `=class(Age, 10, 'age')`, aby sklasyfikować dane według kategorii wiekowych.

3. W drugiej tabeli wykonaj następujące czynności:

   1. Dodaj to wyrażenie jako wymiar

      * `=class(Age, 10, 'age')`

   2. Utwórz następującą miarę:

      * `=Count(Age)`, aby policzyć osoby w klasyfikacji wiekowej.

Pierwsza tabela przedstawia nieprzetworzone dane dla `Name` i `Age` oraz kategorię wiekową użytą do klasyfikacji.

Tabela wynikowa 1

| Name | Age | class(Age, 10, 'age') |
| --- | --- | --- |
| Bob | 43 | 40 &lt;= age &lt; 50 |
| Charles | 27 | 20 &lt;= age &lt; 30 |
| John | 25 | 20 &lt;= age &lt; 30 |
| Karen | 42 | 40 &lt;= age &lt; 50 |
| Yoshi | 53 | 50 &lt;= age &lt; 60 |

W drugiej tabeli można zobaczyć, jak dane są teraz sklasyfikowane i podsumowane. Wyniki funkcji `class` utworzyły 3 kategorie wiekowe w pierwszej mierze. Druga miara liczy osoby w każdej kategorii wiekowej.

Tabela wynikowa 2

| class(Age, 10, 'age') | Count(Age) |
| --- | --- |
| Totals | 5 |
| 20 &lt;= age &lt; 30 | 2 |
| 40 &lt;= age &lt; 50 | 2 |
| 50 &lt;= age &lt; 60 | 1 |

[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ConditionalFunctions/class.htm)

#### Skrypt ładowania

Przegląd

Ładowana jest tabela danych zawierająca imiona i nazwiska oraz wiek. Chcesz dodać pola klasyfikujące każdą osobę zgodnie z grupą wiekową z interwałem dziesięciu lat. Oryginalna tabela źródłowa wygląda następująco.

— oryginalna tabela źródłowaoryginalna tabela źródłowa

| Name | Age |
| --- | --- |
| John | 25 |
| Karen | 42 |
| Yoshi | 53 |

Otwórz Edytor ładowania danych i poniżej dodaj skrypt ładowania do nowej sekcji.

Skrypt ładowania zawiera:

* Poprzedzająca instrukcja ładowania, która używa funkcji class do utworzenia nowego pola o nazwie `Agegroup`.

Skrypt ładowania

```
LOAD *,
class(Age, 10, 'age') As Agegroup;

LOAD * INLINE
[ Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi];
```

Wyniki

Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz nową tabelę i dodaj te pola jako wymiary:

* `Name`

* `Age`

* `Agegroup`

Tabela Tabela wynikowa

| Name | Age | Agegroup |
| --- | --- | --- |
| John | 25 | 20 &lt;= age &lt; 30 |
| Karen | 42 | 40 &lt;= age &lt; 50 |
| Yoshi | 53 | 50 &lt;= age &lt; 60 |

Nowe pole `Agegroup` klasyfikuje każdą osobę według kategorii wiekowej.

## Przykład — zastosowanie class

[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ConditionalFunctions/class.htm)

#### Wyrażenie wykresu

Przegląd

Ładowana jest tabela danych zawierająca dane klientów. Chcesz sklasyfikować klientów według liczby zdobytych punktów wartości całkowitej i podać liczbę klientów w każdej kategorii.

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:

  * `CustomerID`

  * `CustomerName`

  * `LifetimeValue`

Skrypt ładowania

```
Example:
Load * Inline [
CustomerID, CustomerName, LifetimeValue
1, John Doe, 12500
2, Jane Smith, 36000
3, Sam Brown, 15000
4, Lisa White, 50000
5, Tom Harris, 22000
];
```

Wyniki

1. Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz dwie nowe tabele.

2. W pierwszej tabeli wykonaj następujące czynności:

   1. Dodaj te wymiary:

      * `CustomerID`

      * `CustomerName`

      * `LifetimeValue`

   2. Utwórz następujący wymiar wyliczany:

      * `=Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')`, aby sklasyfikować dane na podstawie pola `LifetimeValue`.

3. W drugiej tabeli wykonaj następujące czynności:

   1. Dodaj to wyrażenie jako wymiar

      * `=Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')`

   2. Utwórz następującą miarę:

      * `=Count(CustomerID)`, aby policzyć osoby w klasyfikacji wiekowej.

Pierwsza tabela przedstawia wprowadzone surowe dane oraz wyniki użycia funkcji klasy.

Tabela wynikowa 1

| CustomerID | CustomerName | LifetimeValue | Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group') |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | John Doe | 12500 | 10000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 20000 |
| 2 | Jane Smith | 36000 | 30000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 40000 |
| 3 | Sam Brown | 15000 | 10000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 20000 |
| 4 | Lisa White | 50000 | 50000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 60000 |
| 5 | Tom Harris | 22000 | 20000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 30000 |

Druga tabela pokazuje, jak można sklasyfikować i podsumować dane. Dane są klasyfikowane w czterech grupach za pomocą funkcji `class`, a następnie zliczane w celu pokazania liczby klientów w każdej grupie.

Tabela wynikowa 2

| Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group') | Count(CustomerID) |
| --- | --- |
| Totals | 5 |
| 10000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 20000 | 2 |
| 20000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 30000 | 1 |
| 30000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 40000 | 1 |
| 50000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 60000 | 1 |