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Looker関数と演算子

Looker ExpressionsLexpと呼ばれることもあります)は、次の計算に使用されます。

これらの式の大部分は、そこで使用する関数と演算子です。関数と演算子は、いくつかの基本的なカテゴリーに分類されます。

一部の関数は表計算にのみ使用可能

カスタムフィルタカスタムフィールドのLooker式は、データタイプを変換するLooker関数、複数の行からデータを集計するLooker関数、他の行やピボット列を参照するLooker関数はサポートしません。これらの関数は表計算データテストexpressionパラメーターで使用される表計算を含む)でのみサポートされます。

このページは、Looker Expressionをどこで使用しているかに応じて、どの関数と演算子が使用できるかがはっきり分かるように構成されています。

数学関数と演算子

数学関数と演算子が動作するには2通りの方法があります。

Looker式の関数

関数 構文 目的
abs abs(value) valueの絶対値を返します。

一例として、表計算を使用した標準偏差および簡単な時系列外れ値の検出のコミュニティトピックを参照してください。
ceiling ceiling(value) value以上の最小の整数を返します。
exp exp(value) evalue乗を返します。
floor floor(value) value以下の最大の整数を返します。
ln ln(value) valueの自然対数を返します。
log log(value) valueの10を底とする対数を返します。
mod mod(value, divisor) valuedivisorで割った余りを返します。
power power(base, exponent) baseexponent乗を返します。

一例として、表計算を使用した標準偏差および簡単な時系列外れ値の検出のコミュニティトピックを参照してください。
rand rand() 0から1の間の乱数を返します。
round round(value, num_decimals) 小数点num_decimals位で四捨五入されたvalueを返します。

roundの使用例については、表計算でのpivot_indexの使用および表計算を使用した標準偏差および簡単な時系列外れ値の検出のコミュニティトピックを参照してください。
sqrt sqrt(value) valueの平方根を返します。

一例として、表計算を使用した標準偏差および簡単な時系列外れ値の検出のコミュニティトピックを参照してください。

表計算専用の関数

これらの関数の多くは、多数の行で動作して、クエリにより返された行のみを考慮します。

関数 構文 目的
acos acos(value) valueの逆余弦を返します。
asin asin(value) valueの逆正弦を返します。
atan atan(value) valueの逆正接を返します。
beta_dist beta_dist(value, alpha,
beta, cumulative)
パラメーターalphabetaを使用して、ベータ分布上のvalueの位置を返します。cumulative = yesであれば、累積確率を返します。
beta_inv beta_inv(probability,
alpha, beta)
パラメーターalphabetaを使用して、逆累積ベータ分布上のprobabilityの位置を返します。
binom_dist binom_dist(num_successes,
num_tests,
probability, cumulative)
成功の特定のprobabilityを使用して、num_testsテストでnum_successesの成功を得る確率を返します。cumulative = yesであれば、累積確率を返します。
binom_inv binom_inv(num_tests,
test_probability,
target_probability)
最小数kを返すのでbinom(k, num_tests,
test_probability, yes)
>= target_probabilityとなります。
chisq_dist chisq_dist(value, dof,
cumulative)
dof度の自由度で、ガンマ分布上のvalueの位置を返します。cumulative = yesであれば、累積確率を返します。
chisq_inv chisq_inv(probability, dof) dof度の自由度で、逆累積ガンマ分布上のprobabilityの位置を返します。
chisq_test chisq_test(actual,
expected)
actualデータとexpectedデータ間の非依存性のカイ二乗テストの確率を返します。actualは列またはリストの列にすることができ、expectedは同じタイプでなくてはなりません。
combin combin(set_size,
selection_size)
サイズがset_sizeの集合からselection_size個のエレメントを選択する組合せの数を返します。
confidence_norm confidence_norm(alpha,
stdev, n)
有意水準alpha、標準偏差stdev、およびサンプルサイズnでの標準信頼区間の幅の半分を返します。
confidence_t confidence_t(alpha,
stdev, n)
有意水準alpha、標準偏差stdev、またサンプルサイズnでの学生のt-分布信頼区間の幅の半分を返します。
correl correl(column_1, column_2) column_1column_2の相関係数を返します。
cos cos(value) valueの余弦を返します。
count count(expression) expressionで定義される列にある非null値のカウントを返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストにあるカウントを返します。
count_distinct count_distinct(expression) expressionで定義される列にある非null値の異なる値のカウントを返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストにあるカウントを返します。
covar_pop covar_pop(column_1,
column_2)
column_1column_2の集団共分散を返します。
covar_samp covar_samp(column_1,
column_2)
column_1column_2のサンプル共分散を返します。
degrees degrees(value) valueをラジアンから度に変換します。
expon_dist expon_dist(value, lambda,
cumulative)
パラメーターlambdaと共に使用して、指数分布上のvalueの位置を返します。cumulative = yesであれば、累積確率を返します。
f_dist f_dist(value, dof_1,
dof_2, cumulative)
パラメーターdof_1dof_2を使用して、F分布上のvalueの位置を返します。cumulative = yes であれば、累積確率を返します。
f_inv f_inv(probability, dof_1,
dof_2)
パラメーターdof_1dof_2を使用して、逆累積F分布上のprobabilityの位置を返します。
fact fact(value) valueの階乗を返します。
gamma_dist gamma_dist(value, alpha,
beta, cumulative)
パラメーターalphabetaを使用して、ガンマ分布上のvalueの位置を返します。cumulative = yes であれば、累積確率を返します。
gamma_inv gamma_inv(probability,
alpha, beta)
パラメーターalphabetaを使用して、逆累積ガンマ分布上のprobabilityの位置を返します。
geomean geomean(expression) expressionで作成される列の幾何平均を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストの幾何平均を返します。
hypgeom_dist hypgeom_dist
(sample_successes,
sample_size,
population_successes,
population_size,
cumulative)
特定のsample_sizepopulation_successesの数、およびpopulation_sizeから、sample_successesを得る確率を返します。cumulative = yes であれば、累積確率を返します。
intercept intercept(y_column,
x_column)
y_columnx_columnが決定する点を使用して線形回帰直線の切片を返します。

一例として、表計算を使用してLookerで予測する方法と題するヘルプセンターの記事を参照してください。
kurtosis kurtosis(expression) expressionで作成される列のサンプル余剰尖度を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストのサンプル余剰尖度を返します。
large large(expression, k) expressionで作成される列のk番目に大きい値を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストのk番目に大きい値を返します。
match match(value, expression) expressionで作成される列に最初に出現したvalueの行番号を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストにあるvalueの位置を返します。
max max(expression) expressionで作成される列の最大値を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストの最大値を返します。

maxの使用例については、表計算でのリストの使用および表計算でのディメンションによるグループ分けのコミュニティトピックを参照してください。
mean mean(expression) expressionで作成される列の平均値を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストの平均値を返します。

meanの使用例については、移動平均の計算と題するヘルプセンターの記事および表計算を使用した標準偏差および簡単な時系列外れ値の検出のコミュニティトピックを参照してください。
median median(expression) expressionで作成される列の中央値を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストの中央値を返します。
min min(expression) expressionで作成される列の最小値を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストの最小値を返します。
mode mode(expression) expressionで作成される列のモードを返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストのモードを返します。
multinomial multinomial(value_1,
value_2, ...)
引数の合計の階乗をそれぞれの引数の階乗の積で割った値を返します。
negbinom_dist negbinom_dist(num_failures,
num_successes,
probability,
cumulative)
特定の成功の確率probabilityで、num_successes回成功するまでに、num_failures回失敗する確率を返します。cumulative = yes であれば、累積確率を返します。
norm_dist norm_dist(value, mean,
stdev, cumulative)
特定のmeanstdevで正規分布上のvalueの位置を返します。cumulative = yes であれば、累積確率を返します。
norm_inv norm_inv(probability, mean,
stdev)
逆正規累積分布上のprobabilityの位置を返します。
norm_s_dist norm_s_dist(value,
cumulative)
標準正規分布上のvalueの位置を返します。cumulative = yes であれば、累積確率を返します。
norm_s_inv norm_s_inv(probability) 標準正規累積分布上のprobabilityの位置を返します。
percent_rank percent_rank(column, value) columnvalueの順位を0以上1以下のパーセンテージで返します。このとき、columnは対象となるデータセットを含む列、フィールド、リスト、または範囲であり、valueはパーセンテージに基づく順位を判断する基準となる行です。

使用例:

percent_rank(${view_name.field_1}, ${view_name.field_1})
percent_rank(list(1, 2, 3), ${view_name.field_1})
percent_rank(list(1, 2, 3), 2)
percentile percentile(value_column,
percentile_value)
特定のpercentile_valueに対応するexpressionで作成される列の値を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストのパーセンタイル値を返します。percentile_valueは0から1の間の値である必要があります。そうでない場合は、nullを返します。
pi pi() Piの値を返します。
poisson_dist poisson_dist(value, lambda,
cumulative)
パラメーターlambdaを使用して、ポアソン分布上のvalueの位置を返します。cumulative = yesであれば、累積確率を返します。
product product(expression) expressionで作成される列の積を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストの積を返します。
radians radians(value) valueを度からラジアンに変換します。
rank rank(value, expression) expressionで作成される列にあるvalueの階数を返します。例えば、注文を総売上金額で順位付けする場合、rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price})を使用します。これにより、クエリのorder_items.total_sale_priceのそれぞれの値をクエリのorder_items.total_sale_priceの列全体と比較した場合の順位が与えられます。expressionが複数のリストを定義する場合、この関数は各リストにあるvalueの相対的な大きさを返します。

一例として、表計算による順位付けのコミュニティトピックを参照してください。
rank_avg rank_avg(value, expression) expressionで作成される列にあるvalueの平均階数を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストにあるvalueの平均階数を返します。
running_product running_product
(value_column)
value_columnにある値の中間積を返します。
running_total running_total(value_column) value_columnにある値の中間結果を返します。

一例として、表計算による中間結果の下方列の作成と題するヘルプセンターの記事を参照してください。
sin sin(value) valueの正弦を返します。
skew skew(expression) expressionで作成される列のサンプル余剰歪度を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストのサンプル余剰歪度を返します。
slope slope(y_column, x_column) y_columnx_columnが決定する点を使用して線形回帰直線の傾斜度を返します。

一例として、表計算を使用してLookerで予測する方法と題するヘルプセンターの記事を参照してください。
small small(expression, k) expressionで作成される列のk番目に小さい値を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストのk番目に小さい値を返します。
stddev_pop stddev_pop(expression) expressionで作成される列の標準偏差(母集団)を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストの標準偏差(母集団)を返します。
stddev_samp stddev_samp(expression) expressionで作成される列の標準偏差(サンプル)を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストの標準偏差(サンプル)を返します。
sum sum(expression) expressionで作成される列の和を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストの和を返します。

sumの使用例については、表計算における行の集約(行の合計)および全体に占める割合の計算方法と題するヘルプセンターの記事を参照してください。
t_dist t_dist(value, dof,
cumulative)
dof度の自由度で、学生のt-分布上のvalueの位置を返します。cumulative = yesであれば、累積確率を返します。
t_inv t_inv(probability, dof) dof度の自由度で、逆正規累積分布上のprobabilityの位置を返します。
t_test t_test(column_1, column_2,
tails, type)
column_1column_2のデータ上にある学生のt-テストの結果を、1または2tailsを使用して返します。type:1=対データ、2=等分散データ、3=異分散データ。
tan tan(value) valueの正接を返します。
var_pop var_pop(expression) expressionで作成される列の偏差(母集団)を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストの偏差(母集団)を返します。
var_samp var_pop(expression) expressionで作成される列の偏差(サンプル)を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストの偏差(サンプル)を返します。
weibull_dist weibull_dist(value, shape,
scale, cumulative)
パラメーターshapescaleを使用して、ワイブル分布上のvalueの位置を返します。cumulative = yes であれば、累積確率を返します。
z_test z_test(data, value, stdev) 仮説平均value上の既存のdatastdevを使用して、z-テストの片側p-値を返します。

Looker式の演算子

次の標準的な数学演算子を使用できます。

演算子 構文 目的
+ value_1 + value_2 value_1value_2を加算します。
- value_1 - value_2 value_1からvalue_2を減算します。
* value_1 * value_2 value_1value_2を乗算します。
/ value_1 / value_2 value_1value_2で除算します。

文字列関数

文字列関数は、集合的に「文字列」と呼ばれる文、単語または文字に作用します。文字列関数を使用して、単語や文字の小文字から大文字への変換、語句の一部の抽出、語句が特定の単語または文字を含むかのチェック、単語または語句の要素の置き換えができます。文字列関数を使用して、表で返されたデータの書式設定をすることもできます。

Looker式の関数

関数 構文 目的
concat concat(value_1, value_2, ...) value_1value_2...value_nを1つの文字列に結合して返します。
contains contains(string, search_string) stringsearch_stringを含む場合はYesを、含まない場合はNoを返します。
length length(string) stringにある文字数を返します。
lower lower(string) すべての文字を小文字に変換したstringを返します。
position position(string, search_string) stringsearch_stringが存在する場合はその開始インデックスを、存在しない場合は、0を返します。
replace replace(string, old_string, new_string) すべてのold_stringnew_stringに置換したstringを返します。
substring substring(string, start_position, length) length文字からなる、start_positionで始まるstringの従属文字列を返します。start_position1で始まります。1は文字列の最初の文字、2は文字列の2番目の文字(以下同様)を示します。
upper upper(string) すべての文字を大文字に変換したstringを返します。

表計算専用の関数

関数 構文 目的
split split(string, delimeter) delimiterで区切られたstringの文字列のリストを返します。
to_number to_number(string) stringが表す数字を返します。文字列が変換できない場合nullを返します。
to_string to_string(value) 追加事項5.16valueの文字列表現を返します。valueが無効な場合、空の文字列を返します。

日付関数

日付関数を使用して、日付と時間を扱うことができます。

Looker式の関数

関数 構文 目的
add_days add_days(number, date) datenumber日を加算します。
add_hours add_hours(number, date) datenumber時間を加算します。
add_minutes add_minutes(number, date) datenumber分を加算します。
add_months add_months(number, date) datenumberカ月を加算します。
add_seconds add_seconds(number, date) datenumber秒を加算します。
add_years add_years(number, date) datenumber年を加算します。
date date(year, month, day) 日付”year-month-day“を返します。日付が無効な場合はnullを返します。
date_time date_time(year, month, day,
hours, minutes, seconds)
日付
year-month-day hours:minutes:seconds“を返します。日付が無効な場合はnullを返します。
diff_days diff_days(start_date, end_date) start_dateend_dateの間の日数を返します。

一例として、表計算での日付の使用のコミュニティトピックを参照してください。
diff_hours diff_hours(start_date, end_date) start_dateend_dateの間の時間数を返します。
diff_minutes diff_minutes(start_date, end_date) start_dateend_dateの間の分数を返します。

一例として、表計算での日付の使用のコミュニティトピックを参照してください。
diff_months diff_months(start_date, end_date) start_dateend_dateの間の月数を返します。

一例として、表計算でのディメンションによるグループ分けのコミュニティトピックを参照してください。
diff_seconds diff_seconds(start_date, end_date) start_dateend_dateの間の秒数を返します。
diff_years diff_years(start_date, end_date) start_dateend_dateの間の年数を返します。
extract_days extract_days(date) dateから日付部分を抽出します。

一例として、表計算での日付の使用のコミュニティトピックを参照してください。
extract_hours extract_hours(date) dateから時間部分を抽出します。
extract_minutes extract_minutes(date) dateから分部分を抽出します。
extract_months extract_months(date) dateから月部分を抽出します。
extract_seconds extract_seconds(date) dateから秒部分を抽出します。
extract_years extract_years(date) dateから年部分を抽出します。
now now() 現在の日付と時間を返します。

nowの使用例については、Now()表計算関数が提供するより優れたタイムゾーン処理および表計算での日付の使用のコミュニティトピックを参照してください。
trunc_days trunc_days(date) dateを日に切り捨てます。
trunc_hours trunc_hours(date) dateを時間に切り捨てます。
trunc_minutes trunc_minutes(date) dateを分に切り捨てます。
trunc_months trunc_months(date) dateを月に切り捨てます。
trunc_years trunc_years(date) dateを年に切り捨てます。

表計算専用の関数

関数 構文 目的
to_date to_date(string) string(YYYY、YYYY-MM、YYYY-MM-DD、YYYY-MM-DD hh、YYYY-MM-DD hh:mmまたはYYYY-MM-DD hh:mm:ss)に対応する日付と時間を返します。

論理関数、演算子、定数

論理関数と演算子を使用して、何かが真であるか偽であるかを評価します。これらの要素を使用する式は、ある特定の値がいくつかの条件を満たしているかを評価し、条件が満たされている場合はYesを、満たされていない場合はNoを返します。また、値を比較したり、論理式を組み合わせたりするための論理演算子にもさまざまなものがあります。

Looker式の関数

関数 構文 目的
case case(when(yesno_arg, value_if_yes), when(yesno_arg, value_if_yes), ..., else_value) 追加事項21.10では複数の条件や結果を含む条件ロジックを使用できます。最初のwhenyesno_arg値がyesの場合にvalue_if_yesを返します。すべてのwhennoの場合、else_valueを返します。
coalesce coalesce(value_1, value_2, ...) value_1value_2...value_nnullではない値が存在する場合はその最初の値を、存在しない場合はnullを返します。

coalesceの使用例については、表計算での複数行にわたる中間結果の作成表計算での複数行にわたる合計の割合の作成、および表計算でのpivot_indexの使用のコミュニティトピックを参照してください。
if if(yesno_expression,
value_if_yes,
value_if_no)
yesno_expressionYesという結果が出た場合、value_if_yes値を返します。そうではない場合は、value_if_no値を返します。

一例として、表計算でのディメンションによるグループ分けのコミュニティトピックを参照してください。
is_null is_null(value) valuenullの場合はYesを、そうではない場合はNoを返します。

一例として、Looker式の作成のドキュメンテーションページを参照してください。is_nullNOT演算子に使用する別の例については、表計算の使用のドキュメンテーションページを参照してください。

Looker式の演算子

次の比較演算子は、どのようなデータタイプでも使用することができます。

演算子 構文 目的
= value_1 = value_2 value_1value_2と等しい場合はYesを、そうではない場合はNoを返します。
!= value_1 != value_2 value_1value_2と等しくない場合はYesを、そうではない場合はNoを返します。

次の比較演算子は、数字と日付にのみ使用することができます。

演算子 構文 目的
> value_1 > value_2 value_1value_2より大きい場合はYesを、そうではない場合はNoを返します。
< value_1 < value_2 value_1value_2より小さい場合はYesを、そうではない場合はNoを返します。
>= value_1 >= value_2 value_1value_2以上の場合はYesを、そうではない場合はNoを返します。
<= value_1 <= value_2 value_1value_2以下の場合はYesを、そうではない場合はNoを返します。

Looker Expressionsを次の論理演算子と組み合わせることもできます。

演算子 構文 目的
AND value_1 AND value_2 value_1value_2が両方ともYesである場合はYesを、そうでない場合はNoを返します。
OR value_1 OR value_2 value_1value_2のどちらかがYesである場合はYesを、そうでない場合はNoを返します。
NOT NOT value valueNoの場合はYesを、そうではない場合はNoを返します。

これらの論理演算子は大文字で書く必要があります。小文字で書かれた論理演算子は、動作しません。

論理定数

Looker式で論理定数を使用することができます。これらの定数は常に小文字で書かれ、次の意味があります。

定数 意味
yes
no
null 値なし

定数yesnoは、Looker Expressionsで真か偽を​意味する特殊記号です。対照的に、"yes""no"のように引用符を付けると、それらの値を持つ実際の文字列が作成されます。

論理式は、if関数を必要とせずに真か偽を求めることができます。次に例を示します。

if(${field} > 100, yes, no)

上記は次と等しくなります。

${field} > 100

nullを使用して、値がないことを示すこともできます。例えば、フィールドが空であるかを判断したり、特定の状況で空の値を割り当てることができます。次の式では、フィールドが1未満の場合値を返さず、1以上の場合フィールドの値を返します。

if(${field} < 1, null, ${field})

ANDおよびOR演算子の組み合わせ

AND演算子は、括弧で順序を指定しない限り、OR演算子より先に評価されます。したがって、括弧が追加されていない次の式は

if (
  ${order_items.days_to_process}>=4 OR
  ${order_items.shipping_time}>5 AND
  ${order_facts.is_first_purchase},
"review", "okay")

次のように求められます:

if (
  ${order_items.days_to_process}>=4 OR
  (${order_items.shipping_time}>5 AND ${order_facts.is_first_purchase}),
"review", "okay")

位置関数

表計算を作成する場合、位置変換関数を使用して、複数の行またはピボット列にあるフィールドについての情報を抽出することができます。リストを作成して、現在の行またはピボット列のインデックスを取得することもできます。

表計算専用の列と行の合計

Exploreに合計が含まれている場合、列と行の合計値を参照することができます。

関数 構文 目的
:total ${field:total} フィールドの列合計を返します。
:row_total ${field:row_total} フィールドの行合計を返します。

表計算専用の行関連の関数

これらの関数には、行の相対位置を使用するものがあるため、行のソート順序を変更すると、関数の結果が影響を受けます。

関数 構文 目的
index index(expression, n) expressionで作成される列のn番目の要素を返します。ただし、expressionがリストの列を定義している場合を除きます。この場合、各リストのn番目の要素を返します。
list list(value_1, value_2, ...) 特定の値からリストを作成します。

一例として、表計算でのリストの使用のコミュニティトピックを参照してください。
lookup lookup(value, lookup_column,
result_column)
lookup_columnにあるvalueと同じ行のresult_columnで値を返します。
offset offset(column, row_offset) column(n + row_offset)行目の値を返します。ここで、nは現在の行番号です。

offsetの使用例については、表計算による以前の値に対する割合および変化率の計算および表計算でのオフセットおよびpivot_offsetの使用と題するヘルプセンターの記事を参照してください。
offset_list offset_list(column, row_offset,
num_values)
column(n + row_offset)行目から始まるnum_values個の値のリストを返します。ここで、nは現在の行番号です。

一例として、移動平均の計算と題するヘルプセンターの記事を参照してください。
row row() 現在の行番号を返します。

一例として、表の転置(メジャーを行として表示)と題するヘルプセンターの記事を参照してください。

表計算専用のピボット関連の関数

これらの関数には、ピボット列の相対位置を使用するものがあるため、ピボットされたディメンションのソート順序を変更すると、関数の結果が影響を受けます。

関数 構文 目的
pivot_column pivot_column() 現在のピボット列のインデックスを返します。
pivot_index pivot_index(expression, pivot_index) 位置pivot_index(1は最初のピボット、2は2番目のピボット)にあるピボット列のコンテキストでexpressionの結果を求めます。ピボットされていない結果には、nullが返されます。

pivot_indexの使用例については、表計算でのpivot_indexの使用および表計算での複数行にわたる合計の割合の作成のコミュニティトピックを参照してください。
pivot_offset pivot_offset(pivot_expression, col_offset) 位置(n + col_offset)にあるpivot_expressionの値を返します。ここで、nは現在のピボット列の位置です。ピボットされていない結果には、nullが返されます。

pivot_offsetの使用例については、表計算での複数行にわたる中間結果の作成のコミュニティトピックおよび表計算による以前の値に対する割合および変化率の計算および表計算でのオフセットおよびpivot_offsetの使用と題するヘルプセンターの記事を参照してください。
pivot_offset_list pivot_offset_list(pivot_expression,
col_offset, num_values)
位置(n + col_offset)から始まるpivot_expressionにあるnum_values個の値のリストを返します。ここで、nは現在のピボット指数です。ピボットされていない結果には、nullが返されます。
pivot_row pivot_row(expression) expressionのピボット値をリストとして返します。ピボットされていない結果には、 null が返されます。

pivot_rowの使用例については、表計算における行の集約(行の合計)および全体に占める割合の計算方法と題するヘルプセンターの記事を参照してください。
pivot_where pivot_where(select_expression, expression) 一意にselect_expressionを満たすピボット列にはexpressionの値を、そうした一意の列が存在しない場合はnullを返します。

使用する特定のピボット関数によって、表計算がピボットされた各列の隣に表示されるか、テーブルの最後の1列に表示されるかが決まります。

カスタムフィルタとカスタムフィールドのフィルタ関数

フィルタ関数では、フィルタ式を使い、フィルタリングされたデータに基づいて値を返すことができます。フィルタ関数はカスタムフィルタカスタムメジャーでのフィルタリングカスタムディメンションで動作しますが、表計算では有効ではありません。

関数 構文 目的
matches_filter matches_filter(field, `filter_expression`) 追加事項5.16フィールドの値がフィルタ式とマッチする場合はYesを、そうでない場合はNoを返します。
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