addyears - 脚本和图表函数
此函数用于返回在 startdate 后 n 年内发生的日期,或者如果 n 为负数,则用于返回 startdate 前 n 年内发生的日期。
语法:
AddYears(startdate, n)
返回数据类型: 双
addyears() 函数从 startdate 中加上或减去定义的年数 n。然后返回所得日期。
参数 | 说明 |
---|---|
startdate |
作为时间戳的开始日期,例如“2012-10-12”。 |
n | 作为正整数或负整数的年份数量。 |
示例 | 结果 |
---|---|
addyears ('01/29/2010',3) | 返回 '01/29/2013'。 |
addyears ('01/29/2010',-1) | 返回 '01/29/2009'。 |
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 – 简单示例
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 2020 年至 2022 年间交易集的数据集,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 two_years_later,返回交易发生后两年的日期。
加载脚本
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
Load
*,
addyears(date,2) as two_years_later
;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'01/10/2020',37.23
8189,'02/28/2020',17.17
8190,'04/09/2020',88.27
8191,'04/16/2020',57.42
8192,'05/21/2020',53.80
8193,'08/14/2020',82.06
8194,'10/07/2020',40.39
8195,'12/05/2020',87.21
8196,'01/22/2021',95.93
8197,'02/03/2021',45.89
8198,'03/17/2021',36.23
8199,'04/23/2021',25.66
8200,'05/04/2021',82.77
8201,'06/30/2021',69.98
8202,'07/26/2021',76.11
8203,'12/27/2021',25.12
8204,'02/02/2022',46.23
8205,'02/26/2022',84.21
8206,'03/07/2022',96.24
8207,'03/11/2022',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
-
two_years_later
日期 | two_years_later |
---|---|
01/10/2020 | 01/10/2022 |
02/28/2020 | 02/28/2022 |
04/09/2020 | 04/09/2022 |
04/16/2020 | 04/16/2022 |
05/21/2020 | 05/21/2022 |
08/14/2020 | 08/14/2022 |
10/07/2020 | 10/07/2022 |
12/05/2020 | 12/05/2022 |
01/22/2021 | 01/22/2023 |
02/03/2021 | 02/03/2023 |
03/17/2021 | 03/17/2023 |
04/23/2021 | 04/23/2023 |
05/04/2021 | 05/04/2023 |
06/30/2021 | 06/30/2023 |
07/26/2021 | 07/26/2023 |
12/27/2021 | 12/27/2023 |
02/02/2022 | 02/02/2024 |
02/26/2022 | 02/26/2024 |
03/07/2022 | 03/07/2024 |
03/11/2022 | 03/11/2024 |
two_years_later 字段是在前面的 LOAD 语句中使用 addyears() 函数创建的。提供的第一个参数标识正在评估的日期。第二个参数是要从开始日期中加减的年数。在本例中,提供的值为 2。
交易 8193 发生在 2020 年 8 月 14日。因此,对于 two_years_later字段, addyears() 函数返回 August 14, 2022。
示例 2 – 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:
-
包含 2020 年至 2022 年间交易集的数据集,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。
在图表对象中,创建一个度量 prior_year_date,该度量返回交易发生前一年的日期。
加载脚本
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'01/10/2020',37.23
8189,'02/28/2020',17.17
8190,'04/09/2020',88.27
8191,'04/16/2020',57.42
8192,'05/21/2020',53.80
8193,'08/14/2020',82.06
8194,'10/07/2020',40.39
8195,'12/05/2020',87.21
8196,'01/22/2021',95.93
8197,'02/03/2021',45.89
8198,'03/17/2021',36.23
8199,'04/23/2021',25.66
8200,'05/04/2021',82.77
8201,'06/30/2021',69.98
8202,'07/26/2021',76.11
8203,'12/27/2021',25.12
8204,'02/02/2022',46.23
8205,'02/26/2022',84.21
8206,'03/07/2022',96.24
8207,'03/11/2022',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。
创建以下度量以计算每笔交易前一年的日期:
=addyears(date,-1)
日期 | =addyears(date,-1) |
---|---|
01/10/2020 | 01/10/2019 |
02/28/2020 | 02/28/2019 |
04/09/2020 | 04/09/2019 |
04/16/2020 | 04/16/2019 |
05/21/2020 | 05/21/2019 |
08/14/2020 | 08/14/2019 |
10/07/2020 | 10/07/2019 |
12/05/2020 | 12/05/2019 |
01/22/2021 | 01/22/2020 |
02/03/2021 | 02/03/2020 |
03/17/2021 | 03/17/2020 |
04/23/2021 | 04/23/2020 |
05/04/2021 | 05/04/2020 |
06/30/2021 | 06/30/2020 |
07/26/2021 | 07/26/2020 |
12/27/2021 | 12/27/2020 |
02/02/2022 | 02/02/2021 |
02/26/2022 | 02/26/2021 |
03/07/2022 | 03/07/2021 |
03/11/2022 | 03/11/2021 |
通过使用 addyears() 函数在图表对象中创建 one_year_prior 度量。提供的第一个参数标识正在评估的日期。第二个参数是要从 startdate 中加减的年数。在本例中,提供的值为 1。
交易 8193 发生在 8 月 14 日。因此,对于 one_year_prior字段, addyears() 函数返回 August 14, 2019。
示例 3 – 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 Warranties 的表中的数据集。
-
包含产品 ID、购买日期、保修期和购买价格的信息。
最终用户想要一个图表对象,该对象按产品 ID 显示每个产品的保修终止日期。
加载脚本
Warranties:
Load
*
Inline
[
product_id,purchase_date,warranty_length,purchase_price
8188,'01/13/2020',4,32000
8189,'02/26/2020',2,28000
8190,'03/27/2020',3,41000
8191,'04/16/2020',4,17000
8192,'05/21/2020',2,25000
8193,'08/14/2020',1,59000
8194,'10/07/2020',2,12000
8195,'12/05/2020',3,12000
8196,'01/22/2021',4,24000
8197,'02/03/2021',1,50000
8198,'03/17/2021',2,80000
8199,'04/23/2021',3,10000
8200,'05/04/2021',4,30000
8201,'06/30/2021',3,30000
8202,'07/26/2021',4,20000
8203,'12/27/2021',4,10000
8204,'06/06/2022',2,25000
8205,'07/18/2022',1,32000
8206,'11/14/2022',1,30000
8207,'12/12/2022',4,22000
];
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:
-
product_id
-
purchase_date
-
warranty_length
创建以下度量以计算每个产品保修的结束日期:
=addyears(purchase_date,warranty_length)
product_id | purchase_date | warranty_length | =addyears(purchase_date,warranty_length) |
---|---|---|---|
8188 | 01/13/2020 | 4 | 01/13/2024 |
8189 | 02/26/2020 | 2 | 02/26/2022 |
8190 | 03/27/2020 | 3 | 03/27/2023 |
8191 | 04/16/2020 | 4 | 04/16/2024 |
8192 | 05/21/2020 | 2 | 05/21/2022 |
8193 | 08/14/2020 | 1 | 08/14/2021 |
8194 | 10/07/2020 | 2 | 10/07/2022 |
8195 | 12/05/2020 | 3 | 12/05/2023 |
8196 | 01/22/2021 | 4 | 01/22/2025 |
8197 | 02/03/2021 | 1 | 02/03/2022 |
8198 | 03/17/2021 | 2 | 03/17/2023 |
8199 | 04/23/2021 | 3 | 04/23/2024 |
8200 | 05/04/2021 | 4 | 05/04/2025 |
8201 | 06/30/2021 | 3 | 06/30/2024 |
8202 | 07/26/2021 | 4 | 07/26/2025 |
8203 | 12/27/2021 | 4 | 12/27/2025 |
8204 | 06/06/2022 | 2 | 06/06/2024 |
8205 | 07/18/2022 | 1 | 07/18/2023 |
8206 | 11/14/2022 | 1 | 11/14/2023 |
8207 | 12/12/2022 | 4 | 12/12/2026 |