inlunarweektodate - 脚本和图表函数

此函数用于判断 timestamp 是否位于截止以及包括 base_date 最后毫秒的阴历周的某部分以内。Qlik Sense 中的农历周定义为将 1 月 1 日计算为一周的第一天，除一年的最后一周外，将正好包含七天。

语法：

InLunarWeekToDate (timestamp, base_date, period_no [, first_week_day])

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。

inlunarweektodate 函数的示例图，显示给定输入信息时函数将返回 TRUE 值的日期。 — inlunarweektodate() 函数的示例图表

inlunarweektodate() 函数是农历周的终点。相比之下，inlunarweek() 函数决定 base_date 属于哪个农历周。例如，如果 base_date 是 1 月 5 日，那么 1 月 1 日到 1 月 5 号之间的任何时间戳都将返回布尔值结果 TRUE，而 1 月 6 日和 7 日以及之后的日期将返回布尔值结果 FALSE。

参数
参数	描述
timestamp	想要用来与 base_date 进行比较的日期。
base_date	日期用于计算阴历周的值。
period_no	阴历周可通过 period_no 偏移。period_no 为整数，其中值 0 表示该阴历周包含 base_date。period_no 为负数表示前几个阴历星期，为正数表示随后的几个阴历星期。
first_week_day	偏移可以大小或小于零。这可以按指定的天数和/或某日内时间的小数对更改一年的开始。

适用场景

inlunarweektodate() 函数返回布尔值结果。通常，这种类型的函数将用作 IF 表达式中的条件。inlunarweektodate() 函数将在用户希望计算返回聚合或计算时使用，具体取决于评估日期是否发生在所讨论的一周的特定时段。

例如，inlunarweektodate() 函数可用于识别特定日期之前（包括特定日期）在特定周内制造的所有设备。

函数示例
Example	结果
inlunarweektodate('01/12/2013', '01/13/2013', 0)	由于 timestamp、01/12/2013 的值，属于 01/08/2013 至 01/13/2013 的周之内，返回 TRUE。
inlunarweektodate('01/12/2013', '01/11/2013', 0)	由于 timestamp 的值晚于 base_date 的值，尽管这两个日期都属于 01/12/2012 之前的同一阴历周，返回 FALSE。
inlunarweektodate('01/12/2006', '01/05/2006', 1)	返回 TRUE。将 period_no 的值指定为 1，表示 base_date 向前移动一周，因此 timestamp 的值属于阴历周的一部分。

inlunarweektodate() 函数通常与以下功能结合使用：

相关函数
函数	交互
lunarweekname - 脚本和图表函数	此函数用于确定输入日期所在年份的农历周数。

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 1 月交易集的数据集，该数据集加载到名为 Transactions 的表中。使用默认 DateFormat 系统变量 MM/DD/YYYY。
创建一个字段 in_lunar_week_to_date，用于确定截至 1 月 10 日的农历周中发生了哪些交易。

加载脚本

SET DateFormat='MM/DD/YYYY';

Transactions:
    Load
        *,
        inlunarweektodate(date,'01/10/2022', 0) as in_lunar_week_to_date
        ;
Load
*
Inline 
[
id,date,amount
8188,'1/10/2022',37.23
8189,'1/17/2022',17.17
8190,'1/26/2022',88.27
8191,'1/12/2022',57.42
8192,'1/19/2022',53.80
8193,'1/21/2022',82.06
8194,'1/1/2022',40.39
8195,'1/27/2022',87.21
8196,'1/11/2022',95.93
8197,'1/29/2022',45.89
8198,'1/31/2022',36.23
8199,'1/18/2022',25.66
8200,'1/23/2022',82.77
8201,'1/15/2022',69.98
8202,'1/4/2022',76.11
];

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_lunar_week_to_date

结果表
日期	in_lunar_week_to_date
1/1/2022	0
1/4/2022	0
1/10/2022	-1
1/11/2022	0
1/12/2022	0
1/15/2022	0
1/17/2022	0
1/18/2022	0
1/19/2022	0
1/21/2022	0
1/23/2022	0
1/26/2022	0
1/27/2022	0
1/29/2022	0
1/31/2022	0

inlunarweektodate 函数的使用示例，该函数显示在给定输入信息的情况下，函数将返回值 TRUE 的日期范围。 — inlunarweektodate() 函数，没有其他参数

in_lunar_week_to_date 字段是在前面的 LOAD 语句中使用 inlunarweektodate() 函数创建的，并将 date 字段、作为我们 base_date 的 1 月 10 日的硬编码日期和 0 的偏移值作为函数的参数传递。

因为农历周从 1 月 1 日开始，所以 1 月 10 日正好是从 1 月 8 日开始的农历周；因为我们正在使用 inlunarweektodate() 函数，所以农历周将在 10 号结束。因此，在 1 月份这两个日期之间发生的任何交易都将返回布尔值 TRUE。这在结果表中得到验证。

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。然而，在本例中，任务是创建一个字段 2_lunar_weeks_later，用于确定交易是否发生在日期 1 月 1 日的农历周后两周。

加载脚本

SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
    Load
        *,
        inlunarweektodate(date,'01/10/2022', 2) as [2_lunar_weeks_later]
        ;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'1/10/2022',37.23
8189,'1/17/2022',17.17
8190,'1/26/2022',88.27
8191,'1/12/2022',57.42
8192,'1/19/2022',53.80
8193,'1/21/2022',82.06
8194,'1/1/2022',40.39
8195,'1/27/2022',87.21
8196,'1/11/2022',95.93
8197,'1/29/2022',45.89
8198,'1/31/2022',36.23
8199,'1/18/2022',25.66
8200,'1/23/2022',82.77
8201,'1/15/2022',69.98
8202,'1/4/2022',76.11
];

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
2_lunar_weeks_later

结果表
日期	2_lunar_weeks_later
1/1/2022	0
1/4/2022	0
1/10/2022	0
1/11/2022	0
1/12/2022	0
1/15/2022	0
1/17/2022	0
1/18/2022	0
1/19/2022	0
1/21/2022	0
1/23/2022	-1
1/26/2022	0
1/27/2022	0
1/29/2022	0
1/31/2022	0

在这种情况下，inlunarweektodate() 函数确定截至 1 月 10 日的农历周等于三天（1 月 8 日、9 日、10 日）。由于使用了值为 2 的 period_no 作为偏移参数，因此本农历周偏移了 14 天。因此，这定义了三天的农历周以包括 1 月 22 日、23 日和 24 日。1 月 22 日至 1 月 24 日之间发生的任何交易都将返回布尔值结果 TRUE。

示例 3 – first_week_day

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。
使用默认 DateFormat 系统变量 MM/DD/YYYY。
first_week_date 参数为 3。这将设定农历周从 1 月 3 日开始。

加载脚本

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 

Transactions:
    Load
        *,
        inlunarweek(date,'01/10/2022', 0,3) as in_lunar_week_to_date
        ;
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'1/10/2022',37.23
8189,'1/17/2022',17.17
8190,'1/26/2022',88.27
8191,'1/12/2022',57.42
8192,'1/19/2022',53.80
8193,'1/21/2022',82.06
8194,'1/1/2022',40.39
8195,'1/27/2022',87.21
8196,'1/11/2022',95.93
8197,'1/29/2022',45.89
8198,'1/31/2022',36.23
8199,'1/18/2022',25.66
8200,'1/23/2022',82.77
8201,'1/15/2022',69.98
8202,'1/4/2022',76.11
];

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_lunar_week_to_date

结果表
日期	in_lunar_week_to_date
1/1/2022	0
1/4/2022	-1
1/10/2022	-1
1/11/2022	0
1/12/2022	0
1/15/2022	0
1/17/2022	0
1/18/2022	0
1/19/2022	0
1/21/2022	0
1/23/2022	0
1/26/2022	0
1/27/2022	0
1/29/2022	0
1/31/2022	0

在本例中，因为 inlunarweek() 函数中使用了值为 3 的参数 the first_week_date，所以农历第一周将从 1 月 3 日到 1 月 10 日。由于 1 月 10 日也是 base_date，这两个日期之间的任何交易都将返回布尔值 TRUE。

示例 4 – 图表对象示例

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。确定交易是否发生在 1 月 10 日之前的农历周的计算被创建为应用程序图表对象中的度量。

加载脚本

SET DateFormat='MM/DD/YYYY';

Transactions: 
Load
*
Inline
[
id,date,amount
8188,'1/10/2022',37.23
8189,'1/17/2022',17.17
8190,'1/26/2022',88.27
8191,'1/12/2022',57.42
8192,'1/19/2022',53.80
8193,'1/21/2022',82.06
8194,'1/1/2022',40.39
8195,'1/27/2022',87.21
8196,'1/11/2022',95.93
8197,'1/29/2022',45.89
8198,'1/31/2022',36.23
8199,'1/18/2022',25.66
8200,'1/23/2022',82.77
8201,'1/15/2022',69.98
8202,'1/4/2022',76.11
];

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：

=inlunarweektodate(date,'01/10/2022', 0)

结果表
日期	=inlunarweektodate(date,'01/10/2022', 0)
1/1/2022	0
1/4/2022	0
1/10/2022	-1
1/11/2022	0
1/12/2022	0
1/15/2022	0
1/17/2022	0
1/18/2022	0
1/19/2022	0
1/21/2022	0
1/23/2022	0
1/26/2022	0
1/27/2022	0
1/29/2022	0
1/31/2022	0

inlunarweektodate 函数的使用示例图，使用图表表达式确定交易是否发生在包含 1 月 10 日的农历周。 — inlunarweektodate() 函数，图表对象示例

in_lunar_week_to_date 度量是在图表对象中使用 inlunarweektodate() 函数创建的，并将日期字段、作为我们的 base_date 的 1 月 10 日的硬编码日期和 0 的偏移值作为函数的参数传递。

因为农历周从 1 月 1 日开始，所以 1 月 10 日正好是从 1 月 8 日开始的农历周。此外，因为我们正在使用 inlunarweektodate() 函数，所以农历周将在 10 号终止。因此，在 1 月份这两个日期之间发生的任何交易都将返回布尔值 TRUE。这在结果表中得到验证。

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。
包含产品 ID、制造日期和成本价格的信息。

已确定，由于设备错误，1 月 12 日的农历周内生产的产品存在缺陷。该问题于 1 月 13 日得到解决。最终用户想要一个图表对象，它按周显示生产的产品是“有缺陷”还是“无缺陷”的状态，以及该周生产的产品的成本。

加载脚本

SET TimestampFormat='M/D/YYYY h:mm:ss[.fff]';

Products:
Load
*
Inline 
[
product_id,manufacture_date,cost_price
8188,'01/02/2022 12:22:06',37.23
8189,'01/05/2022 01:02:30',17.17
8190,'01/06/2022 15:36:20',88.27
8191,'01/08/2022 10:58:35',57.42
8192,'01/09/2022 08:53:32',53.80
8193,'01/10/2022 21:13:01',82.06
8194,'01/11/2022 00:57:13',40.39
8195,'01/12/2022 09:26:02',87.21
8196,'01/13/2022 15:05:09',95.93
8197,'01/14/2022 18:44:57',45.89
8198,'01/15/2022 06:10:46',36.23
8199,'01/16/2022 06:39:27',25.66
8200,'01/17/2022 10:44:16',82.77
8201,'01/18/2022 18:48:17',69.98
8202,'01/26/2022 04:36:03',76.11
8203,'01/27/2022 08:07:49',25.12
8204,'01/28/2022 12:24:29',46.23
8205,'01/30/2022 11:56:56',84.21
8206,'01/30/2022 14:40:19',96.24
8207,'01/31/2022 05:28:21',67.67
];

结果

执行以下操作：

加载数据并打开工作表。新建表格。
创建维度以显示周名称：

=weekname(manufacture_date)
接下来，创建一个维度，其使用 inlunarweektodate() 函数识别哪些产品有缺陷，哪些无缺陷：

=if(inlunarweektodate(manufacture_date,makedate(2022,01,12),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
=lunarweekname(manufacture_date)	=if(InLunarWeekToDate(manufacture_date,makedate(2022,01,12),0),'Defective','Faultless')	=Sum(cost_price)
2022/01	Faultless	$142.67
2022/02	Defective	$320.88
2022/02	Faultless	$141.82
2022/03	Faultless	$214.64
2022/04	Faultless	$147.46
2022/05	Faultless	$248.12

inlunarweektodate() 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 1 月 12 日的农历周内未生产），它将产品标记为 ‘Faultless’。

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