inquartertodate - 脚本和图表函数

此函数用于返回 True，如果 timestamp 位于包含 base_date 为止以及包括 base_date 最后毫秒的季度部分以内。

语法：

InQuarterToDate (timestamp, base_date, period_no [, first_month_of_year])

返回数据类型：布尔值

在 Qlik Sense 中，布尔 true 值由 -1 表示，false 值由 0 表示。

inquartertodate 函数将返回 TRUE 值的日期范围的示例图。 — InquarteTodate 函数图表

inquartertodate() 函数将一年分为四个相等的季度，即 1 月 1 日至 12 月 31 日（或用户定义的年初及其相应的结束日期）。使用 base_date，该函数将对特定的季度进行分段，同时 base_date 识别该季度分段的哪个季度和允许的最大日期。最后，当将规定的日期值与该段进行比较时，该函数返回布尔值结果。

参数
参数	说明
timestamp	想要用来与 base_date 进行比较的日期。
base_date	日期用于计算季度的值。
period_no	该季度可通过 period_no 偏移。period_no 为整数，其中值 0 表示该季度包含 base_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

inquartertodate() 函数返回布尔结果。通常，这种类型的函数将用作 if 表达式中的条件。inquartertodate() 函数将用于返回一个聚合或计算，这取决于评估日期是否发生在该日期之前的季度。

例如，inquartertodate() 函数可用于识别截至特定日期的一个季度内制造的所有设备。

函数示例
示例	结果
inquartertodate('01/25/2013', '03/25/2013', 0)	返回 TRUE，由于 timestamp 的值，01/25/2013，其在 01/01/2013 至  03/25/2013 的三个月内 ，其中有 base_date 的值 , 03/25/2013。
inquartertodate('04/26/2013', '03/25/2013', 0)	返回 FALSE，因为 04/26/2013 在与前一示例相同的时间段之外。
inquartertodate('02/25/2013', '06/09/2013', -1)	返回 TRUE，因为 period_no 的值 -1 将搜索期间切换回三个月长度（一年的一个季度）的期间。这让搜索期间为 01/01/2013 至 03/09/2013.
inquartertodate('03/25/2006', '04/15/2006', 0, 2)	返回 TRUE，因为 first_month_of_year 的值设置为 2，这让搜索期间为 02/01/2006 至 04/15/2006 而非 04/01/2006 至 04/15/2006。

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。

应用程序中的默认区域设置基于安装 Qlik Sense 的计算机或服务器的区域系统设置。如果您访问的 Qlik Sense 服务器设置为瑞典，则数据加载编辑器将使用瑞典地区设置的日期、时间和货币。这些区域格式设置与 Qlik Sense 用户界面中显示的语言无关。Qlik Sense 将以与您使用的浏览器相同的语言显示。

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。
创建一个字段 in_quarter_to_date，用于确定截至 2022 年 5 月 15 日的季度内发生了哪些交易。

加载脚本

SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
						
Transactions:
    Load
        *,
        inquartertodate(date,'05/15/2022', 0) as in_quarter_to_date
        ;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'1/19/2022',37.23
8189,'1/7/2022',17.17
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
in_quarter_to_date

结果表
日期	in_quarter_to_date
1/7/2022	0
1/19/2022	0
2/5/2022	0
2/28/2022	0
3/16/2022	0
4/1/2022	-1
5/7/2022	-1
5/16/2022	0
6/15/2022	0
6/26/2022	0
7/9/2022	0
7/22/2022	0
7/23/2022	0
7/27/2022	0
8/2/2022	0
8/8/2022	0
8/19/2022	0
9/26/2022	0
10/14/2022	0
10/29/2022	0

in_quarter_to_date 字段是在前置 Load 语句中使用 inquartertodate() 函数创建的。提供的第一个参数标识正在评估的字段。第二个参数是 5 月 15 日的硬编码日期，它是标识要分段的季度的 base_date 并定义该分段的结束边界。为 0 的 period_no 是最后一个参数，这意味着该函数不比较分段季度之前或之后的季度。

显示 inquartertodate 函数将返回 TRUE 值的日期范围的图表。 — InquarteTodate 函数图表，没有额外参数

4 月 1 日至 5 月 15 日之间发生的任何交易都将返回布尔结果 TRUE。5 月 16 日及之后的交易日期将返回 FALSE，4 月 1 日之前的任何交易也将返回。

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_qtr_to_date，确定在 2022 年 5 月 15 日结束的季度段之前的整个季度发生了哪些交易。

加载脚本

SET DateFormat='MM/DD/YYYY';

Transactions:
    Load
        *,
        inquartertodate(date,'05/15/2022', -1) as previous_qtr_to_date
        ;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'1/19/2022',37.23
8189,'1/7/2022',17.17
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_qtr_to_date

结果表
日期	previous_qtr_to_date
1/7/2022	-1
1/19/2022	-1
2/5/2022	-1
2/28/2022	0
3/16/2022	0
4/1/2022	0
5/7/2022	0
5/16/2022	0
6/15/2022	0
6/26/2022	0
7/9/2022	0
7/22/2022	0
7/23/2022	0
7/27/2022	0
8/2/2022	0
8/8/2022	0
8/19/2022	0
9/26/2022	0
10/14/2022	0
10/29/2022	0

值为 -1 的 period_no 指示 inquartertodate () 函数将输入季度段与前一季度进行比较。5 月 15 日属于一年的第二季度，因此该部分最初等于 4 月 1 日至 5 月 15 之间。然后 period_no 将该段提前三个月偏移，导致日期边界变为 1 月 1 日至 2 月 15 日。

因此，1 月 1 日至 2 月 15 日之间发生的任何交易都将返回布尔值结果 TRUE。

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。
创建一个字段 in_quarter_to_date，用于确定截至 2022 年 5 月 15 日的相同季度内发生了哪些交易。

在本例中，我们将 3 月设置为会计年度的第一个月。

加载脚本

SET DateFormat='MM/DD/YYYY';

Transactions:
    Load
        *,
        inquartertodate(date,'05/15/2022', 0,3) as in_quarter_to_date
        ;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'1/19/2022',37.23
8189,'1/7/2022',17.17
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
in_quarter_to_date

结果表
日期	in_quarter_to_date
1/7/2022	0
1/19/2022	0
2/5/2022	0
2/28/2022	0
3/16/2022	-1
4/1/2022	-1
5/7/2022	-1
5/16/2022	0
6/15/2022	0
6/26/2022	0
7/9/2022	0
7/22/2022	0
7/23/2022	0
7/27/2022	0
8/2/2022	0
8/8/2022	0
8/19/2022	0
9/26/2022	0
10/14/2022	0
10/29/2022	0

通过在 inquartertodate() 函数中使用 3 作为 first_month_of_year 参数，函数从 3 月 1 日开始一年，然后将一年分成四个季度。因此，四分之一部分为：

三月至五月
六月至八月
九月至十一月
十二月至二月

然后，为 5 月 15 日的 base_date 通过将其结束边界设置为 5 月 15 号，细分 3 月至 5 月季度。

因此，在 3 月 1 日和 5 月 15 日之间发生的任何交易将返回布尔结果 TRUE，而日期在这些边界之外的交易将返回值 FALSE。

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。确定与 5 月 15 日在同一季度发生的交易的计算将作为图表对象中的度量创建。

加载脚本

SET DateFormat='MM/DD/YYYY';

Transactions:
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'1/19/2022',37.23
8189,'1/7/2022',17.17
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。

创建以下度量：

=inquartertodate(date,'05/15/2022', 0)

结果表
日期	=inquartertodate(date,'05/15/2022', 0)
1/7/2022	0
1/19/2022	0
2/5/2022	0
2/28/2022	0
3/16/2022	0
4/1/2022	-1
5/7/2022	-1
5/16/2022	0
6/15/2022	0
6/26/2022	0
7/9/2022	0
7/22/2022	0
7/23/2022	0
7/27/2022	0
8/2/2022	0
8/8/2022	0
8/19/2022	0
9/26/2022	0
10/14/2022	0
10/29/2022	0

通过使用 inquartertodate() 函数在图表对象中创建 in_quarter_to_date 度量。第一个参数是要计算的日期字段。第二个参数是 5 月 15 日的硬编码日期，它是标识要分段的季度的 base_date 并定义该分段的结束边界。为 0 的 period_no 是最后一个参数，这意味着该函数不比较分段季度之前或之后的季度。

4 月 1 日至 5 月 15 日之间发生的任何交易都将返回布尔结果 TRUE。5 月 16 日及之后的交易日期将返回 FALSE，4 月 1 日之前的任何交易也将返回。

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：

加载到名为 Products 的表中的数据集。
有关产品 ID、制造日期和成本价格的信息。

2022 年 5 月 15 日，在制造过程中发现并解决了一个设备错误。在该季度生产的产品将有缺陷。最终用户需要一个图表对象，该对象按季度名称显示产品是否“有缺陷”或“无缺陷”的状态，以及该季度迄今为止生产的产品的成本。

加载脚本

Products:
Load
*
Inline 
[
product_id,manufacture_date,cost_price
8188,'1/19/2022',37.23
8189,'1/7/2022',17.17
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

执行以下操作：

加载数据并打开工作表。新建表格。创建维度以显示季度名称：

=quartername(manufacture_date)
接下来，创建一个维度，以确定哪些产品有缺陷，哪些无缺陷：

=if(inquartertodate(manufacture_date,makedate(2022,05,15),0),'Defective','Faultless')
创建一个度量来求对产品的 cost_price 求和：

=sum(cost_price)
将度量的数字格式设置为金额。

结果表
quartername(manufacture_date)	if(inquartertodate(manufacture_date,makedate(2022,05,15),0),'Defective','Faultless')	Sum(cost_price)
Jan-Mar 2022	Faultless	$253.89
Apr-Jun 2022	Faultless	$229.03
Apr-Jun 2022	Defective	$122.45
Jul-Sep 2022	Faultless	$446.31
Oct-Dec 2022	Faultless	$163.91

inquartertodate() 函数在评估每个产品的制造日期时返回布尔值。对于返回布尔值 TRUE 的产品，它将产品标记为 ‘Defective’。对于返回值为 FALSE 的任何产品，因此在截至 5 月 15 日（含）的季度内未生产，其将产品标记为 ‘Faultless’。

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