quarterstart - 脚本和图表函数
此函数用于返回与包含 date 的季度的第一毫秒的时间戳对应的值。默认的输出格式为在脚本中所设置的 DateFormat。
语法:
QuarterStart(date[, period_no[, first_month_of_year]])
返回数据类型: 双
quarterstart() 函数确定 date 属于哪个季度。然后,它以日期格式返回该季度第一个月的第一毫秒的时间戳。
参数 | 说明 |
---|---|
date | 要评估的日期或时间戳。 |
period_no | period_no 为整数,其中值 0 表示该季度包含 date。period_no 为负数表示前几季,为正数则表示随后的几季。 |
first_month_of_year | 如果您不想从一月开始处理(财政)年,可在 first_month_of_year 中指定一个介于 2 和 12 之间的值。 |
适用场景
当用户希望计算使用到目前为止已过的一季度的部分时,quarterstart() 函数通常用作表达式的一部分。例如,如果用户想计算一个季度迄今为止累计的利息,可以使用它。
示例 | 结果 |
---|---|
quarterstart('10/29/2005') | 返回 10/01/2005。 |
quarterstart('10/29/2005', -1 ) | 返回 07/01/2005。 |
quarterstart('10/29/2005', 0, 3) | 返回 09/01/2005。 |
区域设置
除非另有规定,本主题中的示例使用以下日期格式:MM/DD/YYYY。日期格式已经在数据加载脚本中的 SET DateFormat 语句中指定。由于区域设置和其他因素,系统中的默认日期格式可能有所不同。您可以更改以下示例中的格式以满足您的要求。或者,您可以更改加载脚本中的格式以匹配这些示例。有关详细信息,请参阅修改应用程序和脚本的区域设置。
应用程序中的默认区域设置基于用户配置文件。这些区域格式设置与 Qlik Cloud 用户界面中显示的语言无关。Qlik Cloud 将以与您使用的浏览器相同的语言显示。
如果你是应用程序创建者,你可以为自己创建的应用程序设置默认区域。有关更多信息,请参阅设置 Qlik Cloud 分析 中创建应用程序和脚本所用的首选区域设置。
示例 1 – 没有其他参数
概述
打开数据加载编辑器,并将下面的加载脚本添加到新选项卡。
加载脚本包含:
-
包含 2022 年交易集的数据集,该数据集加载到名为 Transactions 的表中。
-
日期字段已以 DateFormat 系统变量 (MM/DD/YYYY) 格式提供。
-
创建字段 start_of_quarter,其返回交易发生的季度开始的时间戳。
加载脚本
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
Load
*,
quarterstart(date) as start_of_quarter,
timestamp(quarterstart(date)) as start_of_quarter_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
];
结果
加载数据并打开工作表。创建新表并将这些字段添加为维度:
-
date
-
start_of_quarter
-
start_of_quarter_timestamp
日期 | start_of_quarter | start_of_quarter_timestamp |
---|---|---|
1/7/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
1/19/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
2/5/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
2/28/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
3/16/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
4/1/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
5/7/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
5/16/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
6/15/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
6/26/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
7/9/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2021 12:00:00 AM |
7/22/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2021 12:00:00 AM |
7/23/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2021 12:00:00 AM |
7/27/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2021 12:00:00 AM |
8/2/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2021 12:00:00 AM |
8/8/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2021 12:00:00 AM |
8/19/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2021 12:00:00 AM |
9/26/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2021 12:00:00 AM |
10/14/2022 | 10/01/2022 | 10/1/2022 12:00:00 AM |
10/29/2022 | 10/01/2022 | 10/1/2022 12:00:00 AM |
通过使用 quarterstart() 函数并将日期字段作为函数的参数传递,在前置 Load 语句中创建了 start_of_quarter 字段。uarterstart() 函数最初标识日期值属于哪个季度。然后,它返回该季度第一毫秒的时间戳。
交易 8203 发生在 8 月 8 日。quarterstart() f函数标识交易发生在第三季度,并返回该季度的第一毫秒,即 7 月 1 日中午 12:00:00。
示例 2 – period_no
概述
打开数据加载编辑器,并将下面的加载脚本添加到新选项卡。
加载脚本包含:
-
与第一个示例相同的数据集和场景。
-
创建一个字段 previous_quarter_start,该字段返回季度发生前的季度开始的时间戳。
加载脚本
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
Load
*,
quarterstart(date,-1) as previous_quarter_start,
timestamp(quarterstart(date,-1)) as previous_quarter_start_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
];
结果
加载数据并打开工作表。创建新表并将这些字段添加为维度:
-
date
-
previous_quarter_start
-
previous_quarter_start_timestamp
日期 | previous_quarter_start | previous_quarter_start_timestamp |
---|---|---|
1/7/2022 | 10/01/2021 | 10/1/2021 12:00:00 AM |
1/19/2022 | 10/01/2021 | 10/1/2021 12:00:00 AM |
2/5/2022 | 10/01/2021 | 10/1/2021 12:00:00 AM |
2/28/2022 | 10/01/2021 | 10/1/2021 12:00:00 AM |
3/16/2022 | 10/01/2021 | 10/1/2021 12:00:00 AM |
4/1/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
5/7/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
5/16/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
6/15/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
6/26/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
7/9/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
7/22/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
7/23/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
7/27/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
8/2/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
8/8/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
8/19/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
9/26/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2021 12:00:00 AM |
10/14/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 12:00:00 AM |
10/29/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 12:00:00 AM |
在本例中,由于 quarterstart() 函数中使用了为 -1 的 period_no 作为偏移参数,因此函数首先标识交易发生的季度。然后,它在一季度前移动,并确定该季度的第一毫秒。
交易 8203 发生于 8 月 8 日。quarterstart() 函数确定交易发生前的一个季度是 4 月 1 日至 6 月 30 日。然后返回该季度的第一毫秒,即 4 月 1 日中午 12:00:00。
示例 3 – first_month_of_year
概述
打开数据加载编辑器,并将下面的加载脚本添加到新选项卡。
加载脚本包含与第一个示例相同的数据集和场景。然而,在这个例子中,我们需要将 3 月 1 日定为财政年度的开始。
加载脚本
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
Load
*,
quarterstart(date,0,3) as start_of_quarter,
timestamp(quarterstart(date,0,3)) as start_of_quarter_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
];
结果
加载数据并打开工作表。创建新表并将这些字段添加为维度:
-
date
-
start_of_quarter
-
start_of_quarter_timestamp
日期 | start_of_quarter | start_of_quarter_timestamp |
---|---|---|
1/7/2022 | 12/01/2021 | 12/1/2021 12:00:00 AM |
1/19/2022 | 12/01/2021 | 12/1/2021 12:00:00 AM |
2/5/2022 | 12/01/2021 | 12/1/2021 12:00:00 AM |
2/28/2022 | 12/01/2021 | 12/1/2021 12:00:00 AM |
3/16/2022 | 03/01/2022 | 3/1/2022 12:00:00 AM |
4/1/2022 | 03/01/2022 | 3/1/2022 12:00:00 AM |
5/7/2022 | 03/01/2022 | 3/1/2022 12:00:00 AM |
5/16/2022 | 03/01/2022 | 3/1/2022 12:00:00 AM |
6/15/2022 | 06/01/2022 | 6/1/2022 12:00:00 AM |
6/26/2022 | 06/01/2022 | 6/1/2022 12:00:00 AM |
7/9/2022 | 06/01/2022 | 6/1/2022 12:00:00 AM |
7/22/2022 | 06/01/2022 | 6/1/2022 12:00:00 AM |
7/23/2022 | 06/01/2022 | 6/1/2022 12:00:00 AM |
7/27/2022 | 06/01/2022 | 6/1/2022 12:00:00 AM |
8/2/2022 | 06/01/2022 | 6/1/2022 12:00:00 AM |
8/8/2022 | 06/01/2022 | 6/1/2022 12:00:00 AM |
8/19/2022 | 06/01/2022 | 6/1/2022 12:00:00 AM |
9/26/2022 | 09/01/2022 | 9/1/2022 12:00:00 AM |
10/14/2022 | 09/01/2022 | 9/1/2022 12:00:00 AM |
10/29/2022 | 09/01/2022 | 9/1/2022 12:00:00 AM |
在该例中,因为 quarterstart() 函数中使用了为 3 的 first_month_of_year 参数,所以年初从 1 月 1 日移动到 3 月 1 日。
交易 8203 发生在 8 月 8 日。由于年初是 3 月 1 日,因此一年中的季度发生在 3 月至 5 月、6 月至 8 月、9 月至 11 月和 12 月至 2 月之间。quarterstart() 函数确定交易发生在 6 月初到 8 月之间的季度,并返回该季度的第一毫秒,即 6 月 1 日中午 12:00:00。
示例 4 – 图表对象
概述
打开数据加载编辑器,并将下面的加载脚本添加到新选项卡。
加载脚本包含与第一个示例相同的数据集和场景。
然而,在本例中,未更改的数据集被加载到应用程序中。返回交易发生时季度末的时间戳的计算作为应用程序的图表对象中的度量创建。
加载脚本
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
];
结果
加载数据并打开工作表。创建新表并将该字段添加为维度: date。
添加以下度量:
-
=quarterstart(date)
-
=timestamp(quarterstart(date))
日期 | =quarterstart(date) | =timestamp(quarterstart(date)) |
---|---|---|
10/14/2022 | 10/01/2022 | 10/1/2022 12:00:00 AM |
10/29/2022 | 10/01/2022 | 10/1/2022 12:00:00 AM |
7/9/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 12:00:00 AM |
7/22/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 12:00:00 AM |
7/23/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 12:00:00 AM |
7/27/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 12:00:00 AM |
8/2/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 12:00:00 AM |
8/8/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 12:00:00 AM |
8/19/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 12:00:00 AM |
9/26/2022 | 07/01/2022 | 7/1/2022 12:00:00 AM |
4/1/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2022 12:00:00 AM |
5/7/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2022 12:00:00 AM |
5/16/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2022 12:00:00 AM |
6/15/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2022 12:00:00 AM |
6/26/2022 | 04/01/2022 | 4/1/2022 12:00:00 AM |
1/7/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
1/19/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
2/5/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
2/28/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
3/16/2022 | 01/01/2022 | 1/1/2022 12:00:00 AM |
通过使用 quarterstart() 函数并将 date 字段作为函数的参数传递,在图表对象中创建 start_of_quarter 度量。
quarterstart() 函数标识日期值所属的季度,并返回该季度第一毫秒的时间戳。
交易 8203 发生在 8 月 8 日。quarterstart() f函数标识交易发生在第三季度,并返回该季度的第一毫秒。此返回值为 7 月 1 日中午 12:00:00。
示例 5 – 场景
概述
打开数据加载编辑器,并将下面的加载脚本添加到新选项卡。
加载脚本包含:
-
包含一组贷款余额的数据集,该数据集加载到名为 Loans 的表中。
-
数据包括贷款 ID、本季度初余额和每年每笔贷款收取的简单利率。
最终用户希望有一个图表对象,该对象按贷款 ID 显示季度初至今每笔贷款的应计利息。
加载脚本
Loans:
Load
*
Inline
[
loan_id,start_balance,rate
8188,$10000.00,0.024
8189,$15000.00,0.057
8190,$17500.00,0.024
8191,$21000.00,0.034
8192,$90000.00,0.084
];
结果
执行以下操作:
-
加载数据并打开工作表。创建新表并将这些字段添加为维度:
-
loan_id
-
start_balance
-
-
接下来,创建该度量来计算累计利息:
=start_balance*(rate*(today(1)-quarterstart(today(1)))/365)
-
将度量的数字格式设置为金额。
loan_id | start_balance | =start_balance*(rate*(today(1)-quarterstart(today(1)))/365) |
---|---|---|
8188 | $10000.00 | $15.07 |
8189 | $15000.00 | $128.84 |
8190 | $17500.00 | $63.29 |
8191 | $21000.00 | $107.59 |
8192 | $90000.00 | $1139.18 |
quarterstart() 函数使用今天的日期作为唯一参数,返回当前年份的开始日期。通过从当前日期中减去该结果,表达式将返回季度迄今为止经过的天数。
然后将该值乘以利率并除以 365,以返回该期间产生的实际利率。然后将结果乘以贷款的起始余额,以返回本季度迄今为止累计的利息。