# MissingCount — функция диаграммы
MissingCount() используется для агрегирования отсутствующих значений в каждом измерении диаграммы. Отсутствующие значения — это все нечисловые значения.
Синтаксис:
MissingCount({[SetExpression] [DISTINCT] [TOTAL [<fld {,fld}>]]} expr)
Возвращаемые типы данных: целое
Аргументы
| Аргумент | Описание |
| --- | --- |
| expr | Выражение или поле, содержащее данные для измерения. |
| SetExpression | По умолчанию функция агрегирования агрегирует множество возможных записей, определенных выборкой. Альтернативный набор записей может быть определен выражением анализа множества. |
| DISTINCT | Если слово DISTINCT указывается до аргументов функции, все дубликаты, возникшие в результате оценки аргументов функции, будут проигнорированы. |
| TOTAL | Если слово TOTAL стоит перед аргументами функции, вычисление выполняется по всем возможным значениям, указанным в текущих выборках, а не только в тех, которые относятся к значению текущего измерения, т. е. измерения диаграммы игнорируются.
При использовании выражения TOTAL [<fld {.fld}>], где префикс TOTAL предшествует списку из одного или нескольких имен полей, выступающих в качестве подмножества переменных измерения диаграммы, создается подмножество всех возможных значений.
[Определение объема агрегирования](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/define-aggregation-scope.htm) |
Пример: выражения диаграммы
| Пример | Результат |
| --- | --- |
| `MissingCount(OrderNumber)` | Возвращает количество отсутствующих значений, когда поля `OrderNumber` пусты.
Примечание к информации«0» считается значением, а не пустой ячейкой. Тем не менее, если мера агрегирует значение для измерения до 0, это измерение не будет включено в диаграммы. |
| `MissingCount(OrderNumber)/MissingCount({1} TOTAL OrderNumber)` | Выражение возвращает число невыполненных заказов выбранного клиента в виде доли невыполненных заказов всех клиентов. |
## Пример. Основы использования функции MissingCount
[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/CounterAggregationFunctions/missingcount.htm)
#### Выражение диаграммы
Обзор
Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки в новый раздел.
Скрипт загрузки содержит следующее:
* Набор данных, который загружается в таблицу данных под именем `Example`.
* Следующие поля в таблице данных:
* `Customer`
* `Product`
* `OrderNumber`
* `UnitSales`
* `UnitPrice`
Скрипт загрузки
```
Example:
LOAD * inline [
Customer, Product, OrderNumber, UnitSales, UnitPrice
Astrida,AA, 1,4,16
Astrida, AA,7,10,15
Astrida, BB,4,9,9
Betacab, BB,6,5,10
Betacab, CC,5,2,20
Betacab ,DD,,,25
Canutility, AA,,,15
Canutility, CC,,,19
Divadip, AA,2,4,16
Divadip, BB,,4,16
Divadip, DD,3,,25
];
```
Результаты
Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте это поле как измерение:
* `Customer`
Создайте следующие меры:
* `=MissingCount(OrderNumber)`, чтобы вычислить количество заказов, у которых отсутствует `OrderNumber`.
* `=MissingCount(OrderNumber)/MissingCount ({1} Total [OrderNumber])`, чтобы вернуть количество неполных заказов от выбранного клиента в виде доли неполных заказов от всех клиентов. Чтобы показать это значение в процентах, в разделе Форматирование чисел выберите Число > Простое форматирование > 12,34%.
Results table
| Customer | MissingCount(OrderNumber) | MissingCount(OrderNumber)/MissingCount ({1} Total [OrderNumber]) |
| --- | --- | --- |
| Totals | 4 | 100.00% |
| Astrida | 0 | 0.00% |
| Betacab | 1 | 25.00% |
| Canutility | 2 | 50.00% |
| Divadip | 1 | 25.00% |
В первой мере функция `MissingCount` возвращает `4`, потому что `4` из `11` записей в поле `OrderNumber` пустые.
Примечание к информации«0» считается значением, а не пустой ячейкой. Тем не менее, если мера агрегирует значение для измерения до 0, это измерение не будет включено в диаграммы.
Во второй мере функция `MissingCount` возвращает количество неполных заказов от выбранного клиента в виде процента неполных заказов от всех клиентов. Например, если выбрать `Canutility` из измерения `Customer`, мера вернет `50%`, потому что половина всех неполных заказов (`2` из `4`) относится к этому клиенту.
## Пример. Использование функции MissingCount для определения отсутствующих данных о продукте
[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/CounterAggregationFunctions/missingcount.htm)
#### Выражение диаграммы
Обзор
Набор данных содержит ежемесячные данные по ключевым показателям эффективности (КПЭ). Менеджер по продукту хочет выяснить, по каким КПЭ отсутствуют данные.
Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки в новый раздел.
Скрипт загрузки содержит следующее:
* Набор данных, который загружается в таблицу данных под именем `Example`.
* Следующие поля в таблице данных:
* `Month`
* `KPI`
* `Value`
Скрипт загрузки
```
Example:
Load * inline [
Month, KPI, Value
2024-01-01, Revenue, 5000
2024-02-01, Revenue,
2024-03-01, Revenue, 5500
2024-04-01, Revenue,
2024-01-01, Expenses, 3000
2024-02-01, Expenses, 3100
2024-03-01, Expenses,
2024-04-01, Expenses, 3200
2024-01-01,Customer Count, 200
2024-02-01,Customer Count, 210
2024-03-01,Customer Count,
2024-04-01,Customer Count,
];
```
Результаты
Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте это поле как измерение:
* `KPI`
Создайте следующую меру:
* `=MissingCount(Value)`, чтобы вычислить количество отсутствующих значений.
Results table
| KPI | MissingCount(Value) |
| --- | --- |
| Totals | 5 |
| Customer Count | 2 |
| Expenses | 1 |
| Revenue | 2 |
Результаты показывают, что в наборе данных `5` записей не содержат данных, а также категории КПЭ, к которым эти записи относятся.