Window - skriptfunktion

Window() utför beräkningar från flera rader och skapar ett värde för varje rad separat.

Du kan använda Window-funktionerna för att utföra åtgärder som:

Jämför ett individuellt talvärde i en rad med medelvärdet, maxvärdet eller minimivärdet i kolumnen.
Beräkna placeringen för ett enskilt värde, antingen i kolumnen eller i hela tabellen.

Window-funktionen ändrar inte antalet poster i tabellen men kan fortfarande utföra liknande uppgifter, t.ex. aggregering, relationella och intervallfunktioner.

Window-funktionen måste ha ett cacheminne i LOAD-satsen för tabellen som du arbetar med som ska läggas till i tabellen. Exempel:

[Transactions]: Load *, Window(avg(Expression1),[Num]); LOAD TransLineID, TransID, "Num", Dim1, Dim2, Dim3, Expression1, Expression2, Expression3 FROM [lib://DataFiles/transactions.qvd] (qvd);

Fönster har stöd för allmänna funktioner, till exempel avrundning eller grundläggande numeriska operationer. Exempel:

Load *, Round(Window(Sum(Salary),Department)) as SumSalary

Load *, Window(Sum(Salary),Department) + 5 as SumSalary

Du kan definiera ett glidande fönster för Window-funktionen. Då ställs antalet rader som används in när Window-funktionen tillämpas på den aktuella raden. Du kan exempelvis ställa in fönstret till de 3 föregående raderna och de 3 efterföljande raderna.

Syntax:

Window (input_expr, [partition1, partition2, ...], [sort_type, [sort_expr]],[filter_expr], [start_expr,end_expr])

Returnerad datatyp: Ett nytt fält lades till den resulterande tabellen som skapades av LOAD-satsen.

Argument:

Argument
Argument	Beskrivning
input_expr	Indatauttrycket beräknas och returneras av funktionen. Det måste vara ett uttryck som baseras på en aggregering, till exempel Median(Salary). Exempel: Window(Median(Salary)) as MedianSalary Indata kan också vara ett fältnamn utan att någon aggregering tillämpats. I det här fallet behandlar Window den som om Only()-funktionen har tillämpats på det fältet. Exempel: Window(Salary,Department) as WSalary Definiera partitionering med indatauttrycket (valfritt). Partitionering är samma sak som grupperingen som sker med group by-satsen, med den skillnaden att resultatet läggs till som en ny kolumn i indatatabellen. Partitioneringen minskar inte antalet tabeller i indatatabellen. Flera partitionsfält kan definieras. Exempel: LOAD Window(Max(Sales), City, 'ASC', OrderDate, Sales > 300) + AddMonths(OrderDate,-6) as MAX_Sales_City_Last_6_Mos, Window(Avg(Sales), City, 'ASC', OrderDate, City = 'Portland') + AddMonths(OrderDate,-6) as Avg_Sales_Portland_Last_6_Mos, Window(Max(Sales), City, 'ASC', OrderDate, Sales > 300) + AddMonths(OrderDate,-12) as MAX_Sales_City_Last_12_Mos; LOAD City, Sales, OrderDate FROM [lib://:DataFiles/Sales Data.xlsx] (ooxml, embedded labels, table is [Sales Data]);
partition1, partition2	Efter input_expr kan du definiera valfritt antal partitioner. Partitioner är fält som definierar vilka kombinationer som aggregeringarna ska tillämpas med. Aggregeringen tillämpas separat med varje partition. Exempel: Window(Avg(Salary), Unit, Department, Country) as AvgSalary Ovan är partitionerna Unit, Department och Country. Partitioner är inte obligatoriska, men det krävs för att fälten ska kunna delas upp i fönster på rätt sätt.
sort_type, [sort_expr]]	Ange sorteringstyp och sorteringsuttryck (valfritt). sort_type kan ett av två värden: ASC: Stigande sortering. DESC: Fallande sortering. Om du definierar sort_type måste du definiera ett sorteringsuttryck. Detta är ett uttryck som avgör ordningen för raderna i en partition. Exempel: Window(RecNo(), Department, 'ASC', Year) I exemplet ovan sorteras resultatet i partitionen stigande av Year-fältet. Anteckning om informationSorteringstypen och sorteringsuttrycket krävs primärt bara med RecNo- och WRank-funktionerna.
filter_expr	Lägg till ett filteruttryck (valfritt). Detta är ett booleskt uttryck som avgör huruvida posten ska inkluderas i beräkningen eller inte. Den här parametern kan utelämnas helt. Resultatet blir då att det inte finns något filter. Exempel: Window(avg(Salary), Department, 'ASC', Age, EmployeeID=3 Or EmployeeID=7) as wAvgSalary) as wAvgSalaryIfEmpIs3or7
[start_expr,end_expr]	Ställ in argumentet för glidande fönster-funktionalitet (valfritt). För ett glidande fönster krävs två argument: Startuttryck: Antalet rader före den aktuella raden som ska inkluderas i fönstret. Slututtryck: Antalet rader före den aktuella raden som ska inkluderas i fönstret. Om du exempelvis vill inkludera de 3 föregående raderna, aktuell rad och nästa följande rad: Window(concat(Text(Salary),'-'), Department, 'ASC', Age, Year>0, -3, 1) as WSalaryDepartment För att indikera alla föregående rader eller alla efterföljande rader kan du använda funktionen Unbounded(). Om du exempelvis vill inkludera alla föregående rader, aktuell rad och nästa följande rad: Window(concat(Text(Salary),'-'), Department, 'ASC', Age, Year>0, UNBOUNDED(), 1) as WSlidingSalaryDepartment Om du exempelvis vill inkludera den tredje raden från den aktuella raden och alla efterföljande rader: Window(concat(Text(Salary),'-'), Department, 'ASC', Age, Year>0, 3, UNBOUNDED()) as WSlidingSalaryDepartment

Exempel - lägga till ett fält som innehåller en aggregering:

Laddningsskript

Skapa en ny flik i Skriptredigeraren och ladda sedan följande data som en inline load. Skapa tabellen nedan i Qlik Sense för att se resultatet.

Transactions:
Load
*,
Window(Avg(transaction_amount),customer_id) as AvgCustTransaction;

Load * Inline [
transaction_id, transaction_date, transaction_amount, transaction_quantity, customer_id, size, color_code
3750, 20180830, 23.56, 2, 2038593, L, Red
3751, 20180907, 556.31, 6, 203521, M, Orange
3752, 20180916, 5.75, 1, 5646471, S, Blue
3753, 20180922, 125.00, 7, 3036491, L, Black
3754, 20180922, 484.21, 13, 049681, XS, Red
3756, 20180922, 59.18, 2, 2038593, M, Blue
3757, 20180923, 177.42, 21, 203521, XL, Black
3758, 20180924, 153.42, 14, 2038593, L, Red
3759, 20180925, 7.42, 5, 203521, M, Orange
3760, 20180925, 80.12, 18, 5646471, M, Blue
3761, 20180926, 3.42, 7, 3036491, XS, Black
3763, 20180926, 63.55, 12, 049681, S, Red
3763, 20180927, 177.56, 10, 2038593, L, Blue
3764, 20180927, 325.95, 8, 203521, XL, Black
];

Resultat

Resultat för att lägga till ett fält som innehåller en aggregering
transaction_id	transaction_date	transaction_amount	transaction_quantity	customer_id	storlek	color_code	AvgCustTransaction
3750	20180830	23.56	2	2038593	L	Röd	103.43
3751	20180907	556.31	6	203521	M	Orange	266.775
3752	20180916	5.75	1	5646471	S	Blå	42.935
3753	20180922	125.00	7	3036491	L	Black	64.21
3754	20180922	484.21	13	049681	XS	Röd	273.88
3756	20180922	59.18	2	2038593	M	Blå	103.43
3757	20180923	177.42	21	203521	XL	Black	266.775
3758	20180924	153.42	14	2038593	L	Röd	103.43
3759	20180925	7.42	5	203521	M	Orange	266.775
3760	20180925	80.12	18	5646471	M	Blå	42.935
3761	20180926	3.42	7	3036491	XS	Black	64.21
3763	20180926	63.55	12	049681	S	Röd	273.88
3763	20180927	177.56	10	2038593	L	Blå	103.43
3764	20180927	325.95	8	203521	XL	Black	266.775

Exempel - lägga till ett fält som innehåller en aggregering som filtrerats för specifika värden

Laddningsskript

Skapa en ny flik i Skriptredigeraren och ladda sedan följande data som en inline load. Skapa tabellen nedan i Qlik Sense för att se resultatet.

Transactions:
Load
*,
Window(Avg(transaction_amount),customer_id, color_code = 'Blue') as AvgCustTransaction;

Load * Inline [
transaction_id, transaction_date, transaction_amount, transaction_quantity, customer_id, size, color_code
3750, 20180830, 23.56, 2, 2038593, L, Red
3751, 20180907, 556.31, 6, 203521, M, Orange
3752, 20180916, 5.75, 1, 5646471, S, Blue
3753, 20180922, 125.00, 7, 3036491, L, Black
3754, 20180922, 484.21, 13, 049681, XS, Red
3756, 20180922, 59.18, 2, 2038593, M, Blue
3757, 20180923, 177.42, 21, 203521, XL, Black
3758, 20180924, 153.42, 14, 2038593, L, Red
3759, 20180925, 7.42, 5, 203521, M, Orange
3760, 20180925, 80.12, 18, 5646471, M, Blue
3761, 20180926, 3.42, 7, 3036491, XS, Black
3763, 20180926, 63.55, 12, 049681, S, Red
3763, 20180927, 177.56, 10, 2038593, L, Blue
3764, 20180927, 325.95, 8, 203521, XL, Black
];

Resultat

Exempel - lägga till ett fält som innehåller en aggregering som filtrerats för specifika värden
transaction_id	transaction_date	transaction_amount	transaction_quantity	customer_id	storlek	color_code	AvgCustTransaction
3750	20180830	23.56	2	2038593	L	Röd	-
3751	20180907	556.31	6	203521	M	Orange	-
3752	20180916	5.75	1	5646471	S	Blå	42.94
3753	20180922	125.00	7	3036491	L	Black	-
3754	20180922	484.21	13	049681	XS	Röd	-
3756	20180922	59.18	2	2038593	M	Blå	118.4
3757	20180923	177.42	21	203521	XL	Black	-
3758	20180924	153.42	14	2038593	L	Röd	-
3759	20180925	7.42	5	203521	M	Orange	-
3760	20180925	80.12	18	5646471	M	Blå	42.94
3761	20180926	3.42	7	3036491	XS	Black	-
3763	20180926	63.55	12	049681	S	Röd	-
3763	20180927	177.56	10	2038593	L	Blå	118.4
3764	20180927	325.95	8	203521	XL	Black	-

Exempel - Lägga till ett fält med ett glidande fönster

Laddningsskript

Skapa en ny flik i Skriptredigeraren och ladda sedan följande data som en inline load. Skapa tabellen nedan i Qlik Sense för att se resultatet.

Transactions:
Load
*,
Window(Avg(transaction_amount),customer_id, 'ASC', -1, 1, 0, 1) as AvgCustTransaction;

Load * Inline [
transaction_id, transaction_date, transaction_amount, transaction_quantity, customer_id, size, color_code
3750, 20180830, 23.56, 2, 2038593, L, Red
3751, 20180907, 556.31, 6, 203521, M, Orange
3752, 20180916, 5.75, 1, 5646471, S, Blue
3753, 20180922, 125.00, 7, 3036491, L, Black
3754, 20180922, 484.21, 13, 049681, XS, Red
3756, 20180922, 59.18, 2, 2038593, M, Blue
3757, 20180923, 177.42, 21, 203521, XL, Black
3758, 20180924, 153.42, 14, 2038593, L, Red
3759, 20180925, 7.42, 5, 203521, M, Orange
3760, 20180925, 80.12, 18, 5646471, M, Blue
3761, 20180926, 3.42, 7, 3036491, XS, Black
3763, 20180926, 63.55, 12, 049681, S, Red
3763, 20180927, 177.56, 10, 2038593, L, Blue
3764, 20180927, 325.95, 8, 203521, XL, Black
];

Resultat

Exempel - lägga till ett fält som innehåller en aggregering som filtrerats för specifika värden
transaction_id	transaction_date	transaction_amount	transaction_quantity	customer_id	storlek	color_code	AvgCustTransaction
3750	20180830	23.56	2	2038593	L	Röd	41.37
3751	20180907	556.31	6	203521	M	Orange	366.865
3752	20180916	5.75	1	5646471	S	Blå	42.935
3753	20180922	125.00	7	3036491	L	Black	64.21
3754	20180922	484.21	13	049681	XS	Röd	273.88
3756	20180922	59.18	2	2038593	M	Blå	106.3
3757	20180923	177.42	21	203521	XL	Black	92.42
3758	20180924	153.42	14	2038593	L	Röd	165.49
3759	20180925	7.42	5	203521	M	Orange	166.685
3760	20180925	80.12	18	5646471	M	Blå	80.12
3761	20180926	3.42	7	3036491	XS	Black	3.42
3763	20180926	63.55	12	049681	S	Röd	177.56
3763	20180927	177.56	10	2038593	L	Blå	63.55
3764	20180927	325.95	8	203521	XL	Black	325.95

Begränsningar

Window har följande begränsningar:

Window är en resursintensiv funktion, framför allt avseende minnesförbrukning.
Window stöds inte i Qlik Sense Mobile.
Diagramuttrycken har inte stöd för Window.
Du kan inte nästla Window-funktioner inuti andra Window-funktioner.
Window kan inte användas inuti en aggregeringsfunktion.
Window måste kunna söka genom hela tabellen.
WRank(), RecNo() och RowNo() kan inte användas tillsammans med Window när glidande fönster-funktionaliteten används.

Var den här sidan till hjälp för dig?

Om du hittar några fel på denna sida eller i innehållet – ett stavfel, ett steg som saknas eller ett tekniskt fel – berätta för oss så att vi kan blir bättre!

Lämna din feedback här