# ExtractRegEx — funkcja skryptu i funkcja wykresu ExtractRegEx() wyodrębnia tekst z wejściowego wyrażenia ciągu przy użyciu określonego wzorca wyrażenia regularnego. Funkcja zwraca wartość null, jeśli nie znaleziono żadnych dopasowań. Funkcja ta wykonuje operacje z wyrażeniami regularnymi, w których rozróżniana jest wielkość liter. Zamiast tego można użyć wariantu ExtractRegExI(), aby wykonywać operacje z wyrażeniami regularnymi bez rozróżniania wielkości liter. Składnia: ExtractRegEx (text, regex [, field\_no]) Typ zwracanych danych: ciąg znaków Argumenty | Argument | Opis | | --- | --- | | text | Wyrażenie ciągu zawierające tekst, który ma zostać wyodrębniony w wartości zwracanej. | | regex | Wyrażenie regularne używane do wyodrębniania tekstu. | | field\_no | Numer dopasowania do wyodrębnienia. Jest to przydatne, gdy w tekście można znaleźć wiele dopasowań do wyrażenia regularnego. Na przykład określ wartość `4`, aby wyodrębnić czwarte dopasowanie. Ten argument jest opcjonalny. Podaj wartość ujemną, aby odwrócić kolejność dopasowań.

Poniższe informacje mają zastosowanie niezależnie od tego, czy funkcja jest używana w skrypcie ładowania czy wyrażeniu wykresu:



W przypadku użycia funkcji w skrypcie ładowania:



Podczas używania funkcji w wyrażeniu wykresu:

| Przykłady funkcji | Przykład | Wynik | | --- | --- | | `ExtractRegEx('a,b c;1 2,3','[a-z]\|[0-9]', 1)` | Zwraca `a`, co jest pierwszym znalezionym dopasowaniem. | | `ExtractRegEx('a,b c;1 2,3','[a-z]\|[0-9]', 2)` | Zwraca `b`, co jest drugim znalezionym dopasowaniem. | | `ExtractRegEx('a,b c;1 2,3','[a-z]\|[0-9]', 4)` | Zwraca `1`, co jest czwartym znalezionym dopasowaniem. | | `ExtractRegEx('abc','a\|b',-1)` | Zwraca wartość `b`. Gdy jest podana wartość ujemna, dopasowania są liczone w odwrotnej kolejności. | | `ExtractRegEx('A,B C;1 2,3','[a-c]\|[4-9]')` | Zwraca wartość null, ponieważ ExtractRegEx() uwzględnia wielkość liter, a wariant nieuwzględniający wielkości liter nie został użyty. | | `ExtractRegExI('A,B C;1 2,3','[a-c]\|[4-9]')` | Zwraca `A`, ponieważ użyto wariantu ExtractRegExI() nieuwzględniającego wielkości liter. | ## Kiedy używać Możesz użyć Extract RegEx(), aby wyodrębnić informacje do wyodrębnienia z danych, które mogą również zawierać inne informacje (na przykład dowolny tekst lub ciągi JSON). Na przykład: * Wyodrębnij adresy e-mail, numery telefonów, numery kont i inne informacje z tekstu. * Wyodrębnij wartości liczbowe z tekstu (na przykład waluty). * Ustandaryzuj formatowanie danych tekstowych lub liczbowych. ## Przykład 1 — skrypt ładowania do wyodrębniania adresów e-mail z JSON [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/StringFunctions/ExtractRegEx.htm) #### Skrypt ładowania i wyniki Przegląd Otwórz Edytor ładowania danych i poniżej dodaj skrypt ładowania do nowej sekcji. Skrypt ładowania zawiera: * Tabela `OrderDetails` zawierająca pole `OrderJson`. * Pole `OrderJson` zawiera ciąg JSON z danymi zamówienia. Formatowanie, takie jak wcięcia i podziały wierszy, zostało usunięte z JSON. Dane zamówienia zawierają adresy e-mail, które chcemy wyodrębnić do osobnych wartości. * Nowa tabela `EmailAddresses`, która jest ładowana po `OrderDetails`. W instrukcji `EmailAddresses` LOAD ładujemy pole `OrderJson` z tabeli `OrderDetails` i tworzymy nowe pole wyliczane, `Email`, które zawiera wyodrębnione adresy e-mail. Tabela `OrderDetails` jest następnie usuwana. Nasze wymagania: * Adresy e-mail w określonej domenie: `example.com`. * Adresy e-mail zawierające dowolną liczbę znaków alfanumerycznych, a także zdefiniowany zestaw znaków specjalnych. Skrypt ładowania ``` OrderDetails: Load * Inline ` OrderJson {"Orders":[{"order_id":"12345","customer":{"name":"John Doe","email":"john.doe@example.com"},"items":{"product":"Laptop","quantity":2,"price":1200},"total_price":2400},{"order_id":"12346","customer":{"name":"Jane Doe","email":"jane.doe@example.com"},"items":{"product":"Tablet","quantity":4,"price":400},"total_price":1600},{"order_id":"12347","customer":{"name":"Amalia Craig","email":"amalia.craig@example.com"},"items":{"product":"Desktop Computer","quantity":1,"price":1900},"total_price":1900},{"order_id":"12348","customer":{"name":"Ken Roberts","email":"ken.roberts@example.com"},"items":{"product":"Phone Charger Cable","quantity":110,"price":1900},"total_price":1210}]} ` (delimiter is '\t'); EmailAddresses: Load OrderJson, ExtractRegEx(OrderJson, '[a-zA-Z0-9!#$%^&*-_+=~{|}\/.'']+@example.com') as Email Resident OrderDetails; Drop table OrderDetails; ``` Wyniki Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz nową tabelę i dodaj to pole jako wymiar: * `Email` Tabela wynikowa | Email | | --- | | amalia.craig@example.com | | jane.doe@example.com | | john.doe@example.com | | ken.roberts@example.com | Jeżeli wartość argumentu field\_no nie zostanie określona, wszystkie dopasowania będą automatycznie wyodrębniane do oddzielnych wartości. ## Przykład 2 — skrypt ładowania do wyodrębniania wartości liczbowych z kwot w walucie [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/StringFunctions/ExtractRegEx.htm) #### Skrypt ładowania i wyniki Przegląd Otwórz Edytor ładowania danych i poniżej dodaj skrypt ładowania do nowej sekcji. Skrypt ładowania zawiera: * Tabela `Sales` zawierająca dane dotyczące sprzedaży. * W tabeli `Sales` znajduje się pole o nazwie `Amount`, które zawiera kwoty transakcji w USD. Kwoty te są wyrażone jako ciągi znaków, które zawierają symbole i kody walut. * Definicja niestandardowego pola w `Sales`, `OrderAmountNumeric_USD`, które wyodrębnia każdą kwotę do wartości czysto liczbowej. Dane te muszą mieć postać liczbową, abyśmy mogli wykorzystać je w agregacjach wykresów. Skrypt ładowania ``` SET DateFormat='MM-DD-YYYY'; Sales: Load ExtractRegEx(Amount, '[0-9]+.[0-9]{2}') as OrderAmountNumeric_USD, * Inline ` OrderID, OrderDate, Product, Amount 1, '12-27-2024', Software, $100.31 USD 2, '12-28-2024', Electronics, $513.93 USD 3, '12-29-2024', Grocery, $34.66 USD 4, '12-30-2024', Furniture, $1124.58 USD 5, '12-31-2024', Software, $95.95 USD 6, '01-01-2025', Software, $601.00 USD 7, '01-02-2025', Grocery, $1534.20 USD 8, '01-03-2025', Produce, $51.49 USD 9, '01-04-2025', Home Improvement, $176.12 USD 10, '01-05-2025', Produce, $432.77 USD 11, '01-06-2025', Software, $270.01 USD 12, '01-07-2025', Electronics, $83.85 USD 13, '01-08-2025', Furniture, $65.65 USD 14, '01-09-2025', Electronics, $1526.39 USD 15, '01-10-2025', Software, $432.44 USD 16, '01-11-2025', Furniture, $888.15 USD 17, '01-12-2025', Furniture, $300.00 USD 18, '01-13-2025', Grocery, $109.53 USD 19, '01-14-2025', Furniture, $487.97 USD 20, '01-15-2025', Software, $65.09 USD `; ``` Wyniki Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz nową tabelę i dodaj to pole jako wymiar: * `OrderID` * `Amount` * `OrderAmountNumeric_USD` Tabela wynikowa | OrderID | Amount | OrderAmountNumeric\_USD | | --- | --- | --- | | 1 | $100.31 USD | 100.31 | | 2 | $513.93 USD | 513.93 | | 3 | $34.66 USD | 34.66 | | 4 | $1124.58 USD | 1124.58 | | 5 | $95.95 USD | 95.95 | | 6 | $601.00 USD | 601.00 | | 7 | $1534.20 USD | 1534.20 | | 8 | $51.49 USD | 51.49 | | 9 | $176.12 USD | 176.12 | | 10 | $432.77 USD | 432.77 | | 11 | $270.01 USD | 270.01 | | 12 | $83.85 USD | 83.85 | | 13 | $65.65 USD | 65.65 | | 14 | $1526.39 USD | 1526.39 | | 15 | $432.44 USD | 432.44 | | 16 | $888.15 USD | 888.15 | | 17 | $300.00 USD | 300.00 | | 18 | $109.53 USD | 109.53 | | 19 | $487.97 USD | 487.97 | | 20 | $65.09 USD | 65.09 | ## Przykład 3 — wyrażenia wykresu do wyodrębniania adresów e-mail z JSON [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/StringFunctions/ExtractRegEx.htm) #### Wyrażenia wykresu i wyniki Przegląd Otwórz Edytor ładowania danych i poniżej dodaj skrypt ładowania do nowej sekcji. Skrypt ładowania zawiera: * Tabela `OrderDetails` zawierająca pole `OrderJson`. * Pole `OrderJson` zawiera ciąg JSON z danymi zamówienia. Formatowanie, takie jak wcięcia i podziały wierszy, zostało usunięte z JSON. Dane zamówienia zawierają adresy e-mail, które chcemy wyodrębnić do osobnych wartości. Nasze wymagania: * Adresy e-mail w określonej domenie: `example.com`. * Adresy e-mail zawierające dowolną liczbę znaków alfanumerycznych, a także zdefiniowany zestaw znaków specjalnych. Skrypt ładowania ``` OrderDetails: Load * Inline ` OrderJson {"Orders":[{"order_id":"12345","customer":{"name":"John Doe","email":"john.doe@example.com"},"items":{"product":"Laptop","quantity":2,"price":1200},"total_price":2400},{"order_id":"12346","customer":{"name":"Jane Doe","email":"jane.doe@example.com"},"items":{"product":"Tablet","quantity":4,"price":400},"total_price":1600},{"order_id":"12347","customer":{"name":"Amalia Craig","email":"amalia.craig@example.com"},"items":{"product":"Desktop Computer","quantity":1,"price":1900},"total_price":1900},{"order_id":"12348","customer":{"name":"Ken Roberts","email":"ken.roberts@example.com"},"items":{"product":"Phone Charger Cable","quantity":110,"price":1900},"total_price":1210}]} ` (delimiter is '\t'); ``` Wyniki Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz tabelę i dodaj każde z następujących wyrażeń jako wymiary wyliczane: * `=ExtractRegEx(OrderJson,'[a-zA-Z0-9!#$%^&*-_+=~{|}\/.'']+@example.com',1)` * `=ExtractRegEx(OrderJson,'[a-zA-Z0-9!#$%^&*-_+=~{|}\/.'']+@example.com',2)` * `=ExtractRegEx(OrderJson,'[a-zA-Z0-9!#$%^&*-_+=~{|}\/.'']+@example.com',3)` * `=ExtractRegEx(OrderJson,'[a-zA-Z0-9!#$%^&*-_+=~{|}\/.'']+@example.com',4)` Tabela wynikowa | =ExtractRegEx(OrderJson,'[a-zA-Z0-9!#$%^&\*-\_+=~{\|}\/.'']+@example.com',1) | =ExtractRegEx(OrderJson,'[a-zA-Z0-9!#$%^&\*-\_+=~{\|}\/.'']+@example.com',2) | =ExtractRegEx(OrderJson,'[a-zA-Z0-9!#$%^&\*-\_+=~{\|}\/.'']+@example.com',3) | =ExtractRegEx(OrderJson,'[a-zA-Z0-9!#$%^&\*-\_+=~{\|}\/.'']+@example.com',4) | | --- | --- | --- | --- | | john.doe@example.com | jane.doe@example.com | amalia.craig@example.com | ken.roberts@example.com | ## Dowiedz się więcej * [Praca z wyrażeniami regularnymi w skryptach ładowania i wyrażeniach wykresu](https://help.qlik.com/pl-PL/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/regular-expressions-qlik-analytics.htm)