lunarweekend — функция скриптa и диаграммы
Эта функция возвращает значение, соответствующее метке времени последней миллисекунды последнего дня лунной недели, содержащей значение, указанное в поле date. При определении лунных недель в Qlik Sense первым днем первой недели считается 1 января. Все недели, кроме последней будут содержать ровно 7 дней.
Синтаксис:
LunarweekEnd(date[, period_no[, first_week_day]])
Возвращаемые типы данных: двойное значение
Функция lunarweekend() определяет, на какую лунную неделю выпадает date. Затем она возвращает метку времени в формате даты для последней миллисекунды этой недели.
Аргумент | Описание |
---|---|
date | Дата или метка времени для вычисления. |
period_no | period_no является целым числом или выражением, определяемым по целому числу, где значение 0 означает лунную неделю, содержащую значение, указанное в поле date. Отрицательные значения, заданные в поле period_no, означают предшествующие лунные недели, положительные — последующие. |
first_week_day | Смещение, которое может быть больше или меньше нуля. Оно изменяет начало года указанным количеством дней и/или десятичных значений. |
Когда это следует использовать
Функция lunarweekend() широко используется в составе выражения, когда пользователю требуется учитывать в расчетах часть недели, которая еще не прошла. В отличие от функции weekend(), заключительная лунная неделя каждого календарного года заканчивается 31 декабря. Например, функцию lunarweekend() можно использовать для расчета процента, еще не начисленного в течение недели.
Пример | Результат |
---|---|
lunarweekend('01/12/2013') | Возвращает 01/14/2013 23:59:59. |
lunarweekend('01/12/2013', -1) | Возвращает 01/07/2013 23:59:59. |
lunarweekend('01/12/2013', 0, 1) | Возвращает 01/15/2013 23:59:59. |
Региональные настройки
Если не указано иное, в примерах, приведенных в данном разделе, используется следующий формат даты: ММ/ДД/ГГГГ. Формат даты указан в операторе SET DateFormat скрипта загрузки данных. В вашей системе может быть установлен другой формат даты по умолчанию в зависимости от региональных настроек и других факторов. Можно изменить формат в примерах в соответствии с потребностями. Или можно изменить форматы в скрипте загрузки в соответствии с этими примерами. Для получения дополнительной информации см. Изменение региональных настроек для создания приложений и скриптов.
Региональные настройки по умолчанию в приложениях основаны на профиле пользователя. Эти параметры регионального формата не связаны с языком, отображаемым в интерфейсе пользователя Qlik Cloud. Qlik Cloud будет отображаться на языке, который используется в браузере.
Если вы — разработчик приложений, то можете задать регион по умолчанию для создаваемых приложений. Для получения дополнительной информации см. Установка предпочтительных региональных настроек для создания приложений и скриптов в Аналитика Qlik Cloud.
Пример 1. Без дополнительных аргументов
Обзор
Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки на новую вкладку.
Скрипт загрузки содержит следующее:
-
Набор данных, содержащий набор транзакций за 2022 год, который загружается в таблицу под именем Transactions.
-
Поле даты было предоставлено в формате системной переменной DateFormat (MM/DD/YYYY).
-
Создание поля end_of_week, возвращающего метку времени окончания лунной недели, в течение которой совершены транзакции.
Скрипт загрузки
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
Load
*,
lunarweekend(date) as end_of_week,
timestamp(lunarweekend(date)) as end_of_week_timestamp
;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,1/7/2022,17.17
8189,1/19/2022,37.23
8190,2/28/2022,88.27
8191,2/5/2022,57.42
8192,3/16/2022,53.80
8193,4/1/2022,82.06
8194,5/7/2022,40.39
8195,5/16/2022,87.21
8196,6/15/2022,95.93
8197,6/26/2022,45.89
8198,7/9/2022,36.23
8199,7/22/2022,25.66
8200,7/23/2022,82.77
8201,7/27/2022,69.98
8202,8/2/2022,76.11
8203,8/8/2022,25.12
8204,8/19/2022,46.23
8205,9/26/2022,84.21
8206,10/14/2022,96.24
8207,10/29/2022,67.67
];
Результаты
Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте эти поля как измерения:
-
date
-
end_of_week
-
end_of_week_timestamp
date | end_of_week | end_of_week_timestamp |
---|---|---|
1/7/2022 | 01/07/2022 | 1/7/2022 11:59:59 PM |
1/19/2022 | 01/21/2022 | 1/21/2022 11:59:59 PM |
2/5/2022 | 02/11/2022 | 2/11/2022 11:59:59 PM |
2/28/2022 | 03/04/2022 | 3/4/2022 11:59:59 PM |
3/16/2022 | 03/18/2022 | 3/18/2022 11:59:59 PM |
4/1/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2022 11:59:59 PM |
5/7/2022 | 05/13/2022 | 5/13/2022 11:59:59 PM |
5/16/2022 | 05/20/2022 | 5/20/2022 11:59:59 PM |
6/15/2022 | 06/17/2022 | 6/17/2022 11:59:59 PM |
6/26/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 11:59:59 PM |
7/9/2022 | 07/15/2022 | 7/15/2022 11:59:59 PM |
7/22/2022 | 07/22/2022 | 7/22/2022 11:59:59 PM |
7/23/2022 | 07/29/2022 | 7/29/2022 11:59:59 PM |
7/27/2022 | 07/29/2022 | 7/29/2022 11:59:59 PM |
8/2/2022 | 08/05/2022 | 8/5/2022 11:59:59 PM |
8/8/2022 | 08/12/2022 | 8/12/2022 11:59:59 PM |
8/19/2022 | 08/19/2022 | 8/19/2022 11:59:59 PM |
9/26/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
10/14/2022 | 10/14/2022 | 10/14/2022 11:59:59 PM |
10/29/2022 | 11/04/2022 | 11/4/2022 11:59:59 PM |
Поле end_of_week создано предшествующим оператором load с использованием функции lunarweekend(), где в качестве аргумента передано поле date.
Функция lunarweekend() определяет, к какой лунной неделе относится значение даты, и возвращает метку времени для последней миллисекунды этой недели.
Транзакция 8189 совершена 19 января. Функция lunarweekend() определяет, что лунная неделя начинается 15 января. Поэтому значение end_of_week для этой транзакции возвращает последнюю миллисекунду лунной недели, то есть 21 января в 23:59:59 (11:59:59 PM).
Пример 2. Скрипт period_no
Обзор
Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки на новую вкладку.
Скрипт загрузки содержит следующее:
-
Используется тот же набор данных и сценарий, что в первом примере.
-
Создание поля previous_lunar_week_end, возвращающего метку времени окончания лунной недели, которая предшествует совершению транзакции.
Скрипт загрузки
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
Load
*,
lunarweekend(date,-1) as previous_lunar_week_end,
timestamp(lunarweekend(date,-1)) as previous_lunar_week_end_timestamp
;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,1/7/2022,17.17
8189,1/19/2022,37.23
8190,2/28/2022,88.27
8191,2/5/2022,57.42
8192,3/16/2022,53.80
8193,4/1/2022,82.06
8194,5/7/2022,40.39
8195,5/16/2022,87.21
8196,6/15/2022,95.93
8197,6/26/2022,45.89
8198,7/9/2022,36.23
8199,7/22/2022,25.66
8200,7/23/2022,82.77
8201,7/27/2022,69.98
8202,8/2/2022,76.11
8203,8/8/2022,25.12
8204,8/19/2022,46.23
8205,9/26/2022,84.21
8206,10/14/2022,96.24
8207,10/29/2022,67.67
];
Результаты
Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте эти поля как измерения:
-
date
-
previous_lunar_week_end
-
previous_lunar_week_end_timestamp
date | previous_lunar_week_end | previous_lunar_week_end_timestamp |
---|---|---|
1/7/2022 | 12/31/2021 | 12/31/2021 11:59:59 PM |
1/19/2022 | 01/14/2022 | 1/14/2022 11:59:59 PM |
2/5/2022 | 02/04/2022 | 2/4/2022 11:59:59 PM |
2/28/2022 | 02/25/2022 | 2/25/2022 11:59:59 PM |
3/16/2022 | 03/11/2022 | 3/18/2022 11:59:59 PM |
4/1/2022 | 03/25/2022 | 3/25/2022 11:59:59 PM |
5/7/2022 | 05/06/2022 | 5/6/2022 11:59:59 PM |
5/16/2022 | 05/13/2022 | 5/13/2022 11:59:59 PM |
6/15/2022 | 06/10/2022 | 6/10/2022 11:59:59 PM |
6/26/2022 | 06/24/2022 | 6/24/2022 11:59:59 PM |
7/9/2022 | 07/08/2022 | 7/8/2022 11:59:59 PM |
7/22/2022 | 07/15/2022 | 7/15/2022 11:59:59 PM |
7/23/2022 | 07/22/2022 | 7/22/2022 11:59:59 PM |
7/27/2022 | 07/22/2022 | 7/22/2022 11:59:59 PM |
8/2/2022 | 07/29/2022 | 7/29/2022 11:59:59 PM |
8/8/2022 | 08/05/2022 | 8/5/2022 11:59:59 PM |
8/19/2022 | 08/12/2022 | 8/12/2022 11:59:59 PM |
9/26/2022 | 09/23/2022 | 9/23/2022 11:59:59 PM |
10/14/2022 | 10/07/2022 | 10/7/2022 11:59:59 PM |
10/29/2022 | 10/28/2022 | 10/28/2022 11:59:59 PM |
В этом случае, так как в качестве аргумента смещения в функции lunarweekend() использовалось period_no = -1, функция сначала определяет лунную неделю, в течение которой совершены транзакции. Затем она возвращается на неделю назад и определяет последнюю миллисекунду предыдущей лунной недели.
Транзакция 8189 совершена 19 января. Функция lunarweekend() определяет, что лунная неделя начинается 15 января. Таким образом, предыдущая лунная неделя началась 8 января и закончилась 14 января в 23:59:59 (11:59:59 PM). Именно это значение возвращается для поля previous_lunar_week_end.
Пример 3. Аргумент first_week_day
Обзор
Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки на новую вкладку.
Скрипт загрузки содержит тот же набор данных и сценарий, что в первом примере. В этом примере лунные недели начинаются с 5 января.
Скрипт загрузки
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
Load
*,
lunarweekend(date,0,4) as end_of_week,
timestamp(lunarweekend(date,0,4)) as end_of_week_timestamp
;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,1/7/2022,17.17
8189,1/19/2022,37.23
8190,2/28/2022,88.27
8191,2/5/2022,57.42
8192,3/16/2022,53.80
8193,4/1/2022,82.06
8194,5/7/2022,40.39
8195,5/16/2022,87.21
8196,6/15/2022,95.93
8197,6/26/2022,45.89
8198,7/9/2022,36.23
8199,7/22/2022,25.66
8200,7/23/2022,82.77
8201,7/27/2022,69.98
8202,8/2/2022,76.11
8203,8/8/2022,25.12
8204,8/19/2022,46.23
8205,9/26/2022,84.21
8206,10/14/2022,96.24
8207,10/29/2022,67.67
];
Результаты
Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте эти поля как измерения:
-
date
-
end_of_week
-
end_of_week_timestamp
date | end_of_week | end_of_week_timestamp |
---|---|---|
1/7/2022 | 01/11/2022 | 1/11/2022 11:59:59 PM |
1/19/2022 | 01/25/2022 | 1/25/2022 11:59:59 PM |
2/5/2022 | 02/08/2022 | 2/8/2022 11:59:59 PM |
2/28/2022 | 03/01/2022 | 3/1/2022 11:59:59 PM |
3/16/2022 | 03/22/2022 | 3/22/2022 11:59:59 PM |
4/1/2022 | 04/05/2022 | 4/5/2022 11:59:59 PM |
5/7/2022 | 05/10/2022 | 5/10/2022 11:59:59 PM |
5/16/2022 | 05/17/2022 | 5/17/2022 11:59:59 PM |
6/15/2022 | 06/21/2022 | 6/21/2022 11:59:59 PM |
6/26/2022 | 06/28/2022 | 6/28/2022 11:59:59 PM |
7/9/2022 | 07/12/2022 | 7/12/2022 11:59:59 PM |
7/22/2022 | 07/26/2022 | 7/26/2022 11:59:59 PM |
7/23/2022 | 07/26/2022 | 7/26/2022 11:59:59 PM |
7/27/2022 | 08/02/2022 | 8/2/2022 11:59:59 PM |
8/2/2022 | 08/02/2022 | 8/2/2022 11:59:59 PM |
8/8/2022 | 08/09/2022 | 8/9/2022 11:59:59 PM |
8/19/2022 | 08/23/2022 | 8/23/2022 11:59:59 PM |
9/26/2022 | 09/27/2022 | 9/27/2022 11:59:59 PM |
10/14/2022 | 10/18/2022 | 10/18/2022 11:59:59 PM |
10/29/2022 | 11/01/2022 | 11/1/2022 11:59:59 PM |
В этом примере используется аргумент first_week_date = 4 в функции lunarweekend(), потому начало года переносится с 1 на 5 января.
Транзакция 8189 совершена 19 января. Так как лунные недели начинаются 5 января, функция lunarweekend() определяет, что лунная неделя, к которой относится 19 января, также начинается в этот день. Таким образом, эта лунная неделя заканчивается 25 января в 23:59:59 (11:59:59 PM). Именно это значение возвращается для поля end_of_week.
Пример 4. Пример объекта диаграммы
Обзор
Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки на новую вкладку.
Скрипт загрузки содержит тот же набор данных и сценарий, что в первом примере.
Однако в этом примере в приложение загружается неизмененный набор данных. Расчет, который возвращает метку времени окончания лунной недели, в течение которой совершены транзакции, создается как мера в объекте диаграммы в приложении.
Скрипт загрузки
Transactions:
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,1/7/2022,17.17
8189,1/19/2022,37.23
8190,2/28/2022,88.27
8191,2/5/2022,57.42
8192,3/16/2022,53.80
8193,4/1/2022,82.06
8194,5/7/2022,40.39
8195,5/16/2022,87.21
8196,6/15/2022,95.93
8197,6/26/2022,45.89
8198,7/9/2022,36.23
8199,7/22/2022,25.66
8200,7/23/2022,82.77
8201,7/27/2022,69.98
8202,8/2/2022,76.11
8203,8/8/2022,25.12
8204,8/19/2022,46.23
8205,9/26/2022,84.21
8206,10/14/2022,96.24
8207,10/29/2022,67.67
];
Результаты
Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте это поле как измерение: date.
Добавьте следующие меры:
=lunarweekend(date)
=timestamp(lunarweekend(date))
date | =lunarweekend(date) | =timestamp(lunarweekend(date)) |
---|---|---|
1/7/2022 | 01/07/2022 | 1/7/2022 11:59:59 PM |
1/19/2022 | 01/21/2022 | 1/21/2022 11:59:59 PM |
2/5/2022 | 02/11/2022 | 2/11/2022 11:59:59 PM |
2/28/2022 | 03/04/2022 | 3/4/2022 11:59:59 PM |
3/16/2022 | 03/18/2022 | 3/18/2022 11:59:59 PM |
4/1/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2022 11:59:59 PM |
5/7/2022 | 05/13/2022 | 5/13/2022 11:59:59 PM |
5/16/2022 | 05/20/2022 | 5/20/2022 11:59:59 PM |
6/15/2022 | 06/17/2022 | 6/17/2022 11:59:59 PM |
6/26/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 11:59:59 PM |
7/9/2022 | 07/15/2022 | 7/15/2022 11:59:59 PM |
7/22/2022 | 07/22/2022 | 7/22/2022 11:59:59 PM |
7/23/2022 | 07/29/2022 | 7/29/2022 11:59:59 PM |
7/27/2022 | 07/29/2022 | 7/29/2022 11:59:59 PM |
8/2/2022 | 08/05/2022 | 8/5/2022 11:59:59 PM |
8/8/2022 | 08/12/2022 | 8/12/2022 11:59:59 PM |
8/19/2022 | 08/19/2022 | 8/19/2022 11:59:59 PM |
9/26/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
10/14/2022 | 10/14/2022 | 10/14/2022 11:59:59 PM |
10/29/2022 | 11/04/2022 | 11/4/2022 11:59:59 PM |
Мера end_of_week создана в объекте диаграммы с использованием функции lunarweekend(), где в качестве аргумента функции передано поле date.
Функция lunarweekend() определяет, к какой лунной неделе относится значение даты, и возвращает метку времени для последней миллисекунды этой недели.
Транзакция 8189 совершена 19 января. Функция lunarweekend() определяет, что лунная неделя начинается 15 января. Поэтому значение end_of_week для этой транзакции возвращает последнюю миллисекунду лунной недели, то есть 21 января в 23:59:59 (11:59:59 PM).
Пример 5. Сценарий
Обзор
Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки на новую вкладку.
Скрипт загрузки содержит следующее:
-
Набор данных, который загружается в таблицу под именем Employee_Expenses
-
Идентификаторы сотрудников, имена сотрудников и средние ежедневные заявки на возмещение расходов каждого сотрудника.
Конечному пользователю требуется получить объект диаграммы, отображающий по идентификатору и имени сотрудника расчетные заявки на возмещение расходов, которые еще предстоят в течение оставшейся лунной недели.
Скрипт загрузки
Employee_Expenses:
Load
*
Inline
[
employee_id,employee_name,avg_daily_claim
182,Mark, $15
183,Deryck, $12.5
184,Dexter, $12.5
185,Sydney,$27
186,Agatha,$18
];
Результаты
Выполните следующие действия.
-
Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу.
-
Добавьте следующие поля как измерения:
-
employee_id
-
employee_name
-
-
Затем, чтобы рассчитать накопленный процент, создайте следующую меру:
=(lunarweekend(today(1))-today(1))*avg_daily_claim
-
Задайте параметру меры Формат чисел значение Денежный.
employee_id | employee_name | =(lunarweekend(today(1))-today(1))*avg_daily_claim |
---|---|---|
182 | Mark | $75.00 |
183 | Deryck | $62.50 |
184 | Dexter | $62.50 |
185 | Sydney | $135.00 |
186 | Agatha | $90.00 |
Используя сегодняшнюю дату в качестве единственного аргумента, функция lunarkweekend() возвращает дату окончания текущей лунной недели. Затем, вычитая сегодняшнюю дату из даты окончания лунной недели, выражение возвращает количество дней, оставшихся в этой неделе.
Затем это значение умножается на среднюю ежедневную заявку на возмещение расходов каждого сотрудника для расчета оценочной суммы заявок, которые каждый сотрудник должен подать до конца лунной недели.