inday - 指令碼與圖表函數

此函數會傳回 True，前提是如果 timestamp 位於包含 base_timestamp 的日中。

語法：

InDay (timestamp, base_timestamp, period_no[, day_start])

圖表顯示如何使用 inday 函數來識別時間區段並根據該區段傳回布林值結果。 — inday 函數的圖表

inday() 函數使用 base_timestamp 引數來識別時間戳記落在哪一天。依照預設，一天的開始時間為午夜；但您可以使用 inday() 函數的 day_start 引數變更一天的開始時間。定義此日後，該函數將會在比較規定的時間戳記值與該日時傳回布林值結果。

什麼情況下使用

inday() 函數會傳回布林值結果。通常，此函數類型將作為 if expression 中的條件使用。這根據評估的日期是否發生於問題中的時間戳記當日，傳回彙總或計算。

例如，inday() 函數可用來識別指定日製作的所有設備。

傳回的資料類型：布林

在 Qlik Sense 中，布林值 true 值以 -1 代表，而 false 值以 0 代表。

引數
引數	描述
timestamp	您想要與 base_timestamp 比較的日期和時間。
base_timestamp	用來評估時間戳記的日期和時間。
period_no	日可以使用 period_no 位移。period_no 是一個整數，其中值 0 表示包含 base_timestamp 的日。負值的 period_no 表示之前的日，正值表示之後的日。
day_start	如果要使用不起始於午夜的日，則可在 day_start 中指示位移 (以一日的小數表示)，例如 0.125 代表早上 3 時。

區域設定

除非另有說明，否則此主題中的範例皆使用下列日期格式：MM/DD/YYYY。日期格式是在資料載入指令碼的 SET DateFormat 陳述式中指定。由於地區設定和其他因素，您系統中的預設日期格式可能會不同。您可以變更以下範例中的格式，以滿足您的需求。或者，您可以在載入指令碼中變更格式，以符合這些範例。

應用程式中的預設地區設定是根據安裝 Qlik Sense 之電腦或伺服器的地區系統設定。若您存取的 Qlik Sense 伺服器設定為瑞典，資料載入編輯器將會對日期、時間和貨幣使用瑞典文地區設定。這些地區格式設定與 Qlik Sense 使用者介面中顯示的語言無關。Qlik Sense 顯示的語言將與您正在使用的瀏覽器相同。

函數範例
範例	結果
inday ('01/12/2006 12:23:00 PM', '01/12/2006 12:00:00 AM', 0)	傳回  True
inday ('01/12/2006 12:23:00 PM', '01/13/2006 12:00:00 AM', 0)	傳回 False
inday ('01/12/2006 12:23:00 PM', '01/12/2006 12:00:00 AM', -1)	傳回 False
inday ('01/11/2006 12:23:00 PM', '01/12/2006 12:00:00 AM', -1)	傳回  True
inday ('01/12/2006 12:23:00 PM', '01/12/2006 12:00:00 AM', 0, 0.5)	傳回 False
inday ('01/12/2006 11:23:00 AM', '01/12/2006 12:00:00 AM', 0, 0.5)	傳回  True

範例 1 – LOAD 陳述式 (指令碼)

概覽

開啟資料載入編輯器並將下面的載入指令碼新增至新的索引標籤。

載入指令碼包含：

包含依時間戳記之交易的資料集，這載入到稱為 Transactions 的表格中。
以 TimeStamp 系統變數 (M/D/YYYY h:mm:ss[.fff] TT) 格式提供的日期欄位。
包含設定為 in_day 欄位之 inday() 函數的前置載入。

載入指令碼

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

Transactions:
    Load
        *,
        inday(date,'01/05/2022 12:00:00 AM', 0) as in_day
        ;
Load
*
Inline 
[
id,date,amount
9497,'01/01/2022 7:34:46 PM',13.24
9498,'01/01/2022 10:10:22 PM',31.43
9499,'01/02/2022 8:35:54 AM',36.34
9500,'01/03/2022 2:21:53 PM',51.75
9501,'01/04/2022 6:49:38 PM',15.35
9502,'01/04/2022 10:58:34 PM',74.34
9503,'01/05/2022 5:40:49 AM',73.53
9504,'01/05/2022 11:29:38 AM',50.00
9505,'01/05/2022 7:04:57 PM',47.25
9506,'01/06/2022 8:49:09 AM',74.23
];

結果

載入資料並開啟工作表。建立新的表格並將這些欄位新增為維度：

date
in_day

結果表格
日期	in_day
01/01/2022 7:34:46 PM	0
01/01/2022 10:10:22 PM	0
01/02/2022 8:35:54 AM	0
01/03/2022 2:21:53 PM	0
01/04/2022 6:49:38 PM	0
01/04/2022 10:58:34 PM	0
01/05/2022 5:40:49 AM	-1
01/05/2022 11:29:38 AM	-1
01/05/2022 7:04:57 PM	-1
01/06/2022 8:49:09 AM	0

in_day 欄位在前置 LOAD 陳述式中的建立方式是使用 inday() 函數並傳遞日期欄位，即 1 月 5 日的硬式編碼時間戳記和值為 0 的 period_no 作為函數的引數。

範例 2 – period_no

概覽

載入指令碼使用與第一個範例中相同的資料集和情境。

不過，在此範例中，任務要計算交易日期是否發生在 1 月 5 日之前的兩天。

載入指令碼

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

Transactions:
    Load
        *,
        inday(date,'01/05/2022 12:00:00 AM', -2) as in_day
        ;
Load
*
Inline 
[
id,date,amount
9497,'01/01/2022 7:34:46 PM',13.24
9498,'01/01/2022 10:10:22 PM',31.43
9499,'01/02/2022 8:35:54 AM',36.34
9500,'01/03/2022 2:21:53 PM',51.75
9501,'01/04/2022 6:49:38 PM',15.35
9502,'01/04/2022 10:58:34 PM',74.34
9503,'01/05/2022 5:40:49 AM',73.53
9504,'01/05/2022 11:29:38 AM',50.00
9505,'01/05/2022 7:04:57 PM',47.25
9506,'01/06/2022 8:49:09 AM',74.23
];

結果

載入資料並開啟工作表。建立新的表格並將這些欄位新增為維度：

date
in_day

結果表格
日期	in_day
01/01/2022 7:34:46 PM	0
01/01/2022 10:10:22 PM	0
01/02/2022 8:35:54 AM	0
01/03/2022 2:21:53 PM	-1
01/04/2022 6:49:38 PM	0
01/04/2022 10:58:34 PM	0
01/05/2022 5:40:49 AM	0
01/05/2022 11:29:38 AM	0
01/05/2022 7:04:57 PM	0
01/06/2022 8:49:09 AM	0

在此實例中，因為值為 -2 的 period_no 作為 inday() 函數中的偏移引數使用，所以函數會決定每個交易日期是否發生在 1 月 3 日。這可以在輸出表格中驗證，其中有一筆交易傳回布林值結果 TRUE。

範例 3 – day_start

概覽

載入指令碼使用與先前範例中相同的資料集和情境。

不過，在此範例中，公司政策是工作日在上午 7 時開始和結束。

載入指令碼

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

Transactions:
    Load
        *,
        inday(date,'01/05/2022 12:00:00 AM', 0, 7/24) as in_day
        ;
Load
*
Inline 
[
id,date,amount
9497,'01/01/2022 7:34:46 PM',13.24
9498,'01/01/2022 10:10:22 PM',31.43
9499,'01/02/2022 8:35:54 AM',36.34
9500,'01/03/2022 2:21:53 PM',51.75
9501,'01/04/2022 6:49:38 PM',15.35
9502,'01/04/2022 10:58:34 PM',74.34
9503,'01/05/2022 5:40:49 AM',73.53
9504,'01/05/2022 11:29:38 AM',50.00
9505,'01/05/2022 7:04:57 PM',47.25
9506,'01/06/2022 8:49:09 AM',74.23
];

結果

載入資料並開啟工作表。建立新的表格並將這些欄位新增為維度：

date
in_day

結果表格
日期	in_day
01/01/2022 7:34:46 PM	0
01/01/2022 10:10:22 PM	0
01/02/2022 8:35:54 AM	0
01/03/2022 2:21:53 PM	0
01/04/2022 6:49:38 PM	-1
01/04/2022 10:58:34 PM	-1
01/05/2022 5:40:49 AM	-1
01/05/2022 11:29:38 AM	0
01/05/2022 7:04:57 PM	0
01/06/2022 8:49:09 AM	0

因為 inday() 函數中使用的 start_day 引數為 7/24，亦即上午 7 時，所以該函數會決定每個交易日期是否發生在 1 月 4 日上午 7 時和 1 月 5 日上午 7 時之間。

這可以在輸出表格中驗證，其中發生在 1 月 4 日上午 7 時之後的交易傳回布林值結果 TRUE，而發生在 1 月 5 日上午 7 時之後的交易則傳回布林值結果。

範例 4 – 圖表物件

概覽

載入指令碼使用與先前範例中相同的資料集和情境。

不過，在此範例中，資料集保持不變並且會載入到應用程式中。您將會建立圖表物件中的量值，藉此計算以決定交易是否發生在 1 月 5 日。

載入指令碼


Transactions:
Load
*
Inline 
[
id,date,amount
9497,'01/01/2022 7:34:46 PM',13.24
9498,'01/01/2022 10:10:22 PM',31.43
9499,'01/02/2022 8:35:54 AM',36.34
9500,'01/03/2022 2:21:53 PM',51.75
9501,'01/04/2022 6:49:38 PM',15.35
9502,'01/04/2022 10:58:34 PM',74.34
9503,'01/05/2022 5:40:49 AM',73.53
9504,'01/05/2022 11:29:38 AM',50.00
9505,'01/05/2022 7:04:57 PM',47.25
9506,'01/06/2022 8:49:09 AM',74.23
];

結果

載入資料並開啟工作表。建立新的表格並將此欄位新增為維度：

date

若要計算交易是否發生在 1 月 5 日，建立下列量值：

=inday(date,'01/05/2022 12:00:00 AM',0)

結果表格
日期	inday(date,'01/05/2022 12:00:00 AM',0)
01/01/2022 7:34:46 PM	0
01/01/2022 10:10:22 PM	0
01/02/2022 8:35:54 AM	0
01/03/2022 2:21:53 PM	0
01/04/2022 6:49:38 PM	0
01/04/2022 10:58:34 PM	0
01/05/2022 5:40:49 AM	-1
01/05/2022 11:29:38 AM	-1
01/05/2022 7:04:57 PM	-1
01/06/2022 8:49:09 AM	0

範例 5 – 情境

概覽

在此範例中，這識別出由於設備錯誤，在 1 月 5 日製造的產品有瑕疵。最終使用者希望圖表物件依日期顯示哪些製造產品的狀態為「瑕疵」或「故障」，以及在 1 月 5 日製造的產品成本。

開啟資料載入編輯器並將下面的載入指令碼新增至新的索引標籤。

載入指令碼包含：

載入資料集並稱為「Products」的表格。
該表格含有下列欄位：
- 產品 ID
- 製造時間
- 成本價格

載入指令碼


Products:
Load
*
Inline 
[
product_id,manufacture_date,cost_price
9497,'01/01/2022 7:34:46 PM',13.24
9498,'01/01/2022 10:10:22 PM',31.43
9499,'01/02/2022 8:35:54 AM',36.34
9500,'01/03/2022 2:21:53 PM',51.75
9501,'01/04/2022 6:49:38 PM',15.35
9502,'01/04/2022 10:58:34 PM',74.34
9503,'01/05/2022 5:40:49 AM',73.53
9504,'01/05/2022 11:29:38 AM',50.00
9505,'01/05/2022 7:04:57 PM',47.25
9506,'01/06/2022 8:49:09 AM',74.23
];

結果

載入資料並開啟工作表。建立新的表格並將此欄位新增為維度：

=dayname(manufacture_date)

建立下列量值：

=if(only(InDay(manufacture_date,makedate(2022,01,05),0)),'Defective','Faultless')
=sum(cost_price)

將量值的數字格式設定為金錢。

在外觀之下，關閉總計。

結果表格
dayname(manufacture_date)	=if(only(InDay(manufacture_date,makedate(2022,01,05),0)),'Defective','Faultless')	=sum(cost_price)
01/01/2022	無缺失	44.67
01/02/2022	無缺失	36.34
01/03/2022	無缺失	51.75
01/04/2022	無缺失	89.69
01/05/2022	瑕疵	170.78
01/06/2022	無缺失	74.23

inday() 函數會在評估每個產品的製造日期時傳回布林值。對於在 1 月 5 日製造的任何產品，inday() 函數會傳回布林值 TRUE 並將產品標記為「瑕疵」。對於傳回 FALSE 值的任何產品 (因此這不是在該日製造)，會將產品標記為「無缺失」。

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