Looker関数と演算子

管理者から表計算を作成する権限が付与されている場合は、Looker 式を作成しなくても、次の機能を使用して一般的な機能をすばやく実行できます。

  • ショートカット計算。Explore のデータ表にある数値フィールドに対して一般的な計算を迅速に実行できます。

管理者からカスタム フィールドを作成する権限が付与されている場合は、Looker 式を作成しなくても、次の機能を使用して一般的な機能をすばやく実行できます。

  • カスタム グループ。sql パラメータまたは type: case フィールドの CASE WHEN ロジックを開発しなくても、カスタムラベルで値をすばやくグループ化できます。

  • カスタム ビン。type: tier LookML フィールドを開発しなくても、カスタム階層で数値型のディメンションをグループ化できます。

Looker 式（LEXP とも呼ばれる）は、以下の計算に使用されます。

こうした式の大部分を占めるのが、式で使用でき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。

  • 数学: 数字に関連する関数
  • 文字列: 単語および文字関連の関数
  • 日付: 日付と時間に関連する関数
  • 論理変換: ブール値（true または false）関数と比較演算子を含む
  • 位置変換: 異なる行またはピボットから値を取得

一部の関数は表計算にのみ使用可能

カスタム フィルタとカスタム フィールドの Looker 式では、データ型の変換、複数行からのデータの集計、他の行またはピボット列の参照を行う Looker 関数をサポートしていません。これらの関数は表計算（データテストの expression パラメータで使用される表計算を含む）に対してのみサポートされています。

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。

  • 一部の数学関数は、単一の行に基づいて計算を実行します。例えば、四捨五入する、平方根を取る、掛け算する、また同様の関数は、単一の行の値に対して使用することができ、各行で異なる値が返されます。すべての数学演算子（+ など）は、一度につき 1 行に適用されます。
  • 平均や累計など、多数の行にわたって作用する関数もあります。これらの関数は複数の行から1つの数字を生成して、各行に同じ数字を表示します。

Looker式の関数

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

例については、表計算を使用した標準偏差と単純な時系列の外れ値検出のコミュニティ投稿をご覧ください。
ceiling ceiling(value) value 以上の最小の整数を返します。
exp exp(value) e の value 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) value を divisor で割った余りを返します。
power power(base, exponent) exponent を指数とした base のべき乗を返します。

例については、表計算を使用した標準偏差と単純な時系列の外れ値検出のコミュニティ投稿をご覧ください。
rand rand() 0から1の間の乱数を返します。
round round(value, num_decimals) value を小数点以下 num_decimals 桁に丸めて返します。

round を使用する例については、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と単純な時系列の外れ値検出のコミュニティ投稿をご覧ください。
sqrt sqrt(value) value の平方根を返します。

例については、表計算を使用した標準偏差と単純な時系列の外れ値検出のコミュニティ投稿をご覧ください。

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 alpha と beta を使用して、ベータ分布上の value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
beta_inv beta_inv(probability, alpha, beta) パラメータ alpha と beta 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 の場合、累積確率を返します。
binom_inv binom_inv(num_tests, test_probability, target_probability) binom(k, num_tests, test_probability, yes) >= target_probability となる最小の数値 k を返します。
chisq_dist chisq_dist(value, dof, cumulative) dof の自由度で、ガンマ分布上の value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
chisq_inv chisq_inv(probability, dof) dof 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 と expected のデータ間の独立性の χ 二乗検定の確率を返します。actual は、列またはリストの列にすることができます。また、expected は同じ型でなければなりません。
combin combin(set_size, selection_size) サイズが set_size の集合から selection_size 個の要素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、正規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、およびサンプルサイズ n での、スチューデントの t 分布の信頼区間の幅の半分を返します。
correl correl(column_1, column_2) column_1 と column_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、異なる非 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。
covar_pop covar_pop(column_1, column_2) column_1 と column_2 の母共分散を返します。
covar_samp covar_samp(column_1, column_2) column_1 と column_2 の標本共分散を返します。
degrees degrees(value) value をラジアンから度数に変換します。
expon_dist expon_dist(value, lambda, cumulative) パラメータ lambda を使用して、指数分布上の value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
f_dist f_dist(value, dof_1, dof_2, cumulative) パラメータ dof_1 と dof_2 を使用して、F分布上の value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
f_inv f_inv(probability, dof_1, dof_2) パラメータ dof_1 と dof_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 alpha と beta を使用して、ガンマ分布上の value の位置を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
gamma_inv gamma_inv(probability, alpha, beta) パラメータ alpha と beta 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) 指定された sample_size、population_successes の数、population_size から sample_successes を得る確率を返します。cumulative = yes の場合、累積確率を返します。
intercept intercept(y_column, x_column) y_column と x_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。

例については、Looker で表計算を使用して予測する方法のコミュニティ投稿をご覧ください。
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、各リストにある 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化のコミュニティ投稿をご覧ください。
mean mean(expression) expression で作成される列の平均返します。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、各リストの平均を返します。

mean の使用例については、移動平均の計算のコミュニティ投稿、および表計算を使用した標準偏差と単純な時系列の外れ値検出のコミュニティ投稿をご覧ください。
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 の場合、累積確率を返します。
norm_dist norm_dist(value, mean, stdev, cumulative) 特定の mean と stdev で、正規分布上の value の位置を返します。cumulative = yes の場合、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 の場合、累積確率を返します。
norm_s_inv norm_s_inv(probability) 逆正規累積分布上の probability の位置を返します。
percent_rank percent_rank(column, value) column での value のランクを、0 〜 1 を含むパーセント値として返します。ここで column は、考慮するデータセットを含む列、フィールド、リスト、または範囲です。また value は、パーセント値でのランクを決定する値が含まれる列です。

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(expression, 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 でリストの列が定義され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 〜 1 の値である必要があります。それ以外の場合は 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 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 の場合、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 を度数からラジアンに変換します。
rank rank(value, expression) expression で作成される列内の value のランクを返します。たとえば、注文を総売上合計でランク付けする場合、rank(${order_items.total_sale_price},${order_items.total_sale_price}) を使用します。これにより、クエリ内の order_items.total_sale_price のそれぞれの値を、クエリ内の order_items.total_sale_price の列全体と比較した場合のランクが与えられます。expression が複数のリストを定義している場合、この関数は各リストにある value の相対的なサイズを返します。

例については、表計算を使用したランクのコミュニティ投稿をご覧ください。
rank_avg rank_avg(value, expression) expression で作成される列内の value の平均ランクを返します。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 の平均ランクを返します。
running_product running_product(value_column) value_column の値で実行中の累積を返します。
running_total running_total(value_column) value_column の累計を返します。

例については、表計算を使用した累計ダウン列の作成のベスト プラクティスのページをご覧ください。
sin sin(value) value サインを返します。
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_column と x_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。

例については、Looker で表計算を使用して予測する方法のコミュニティ投稿をご覧ください。
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 がリストを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 で作成される列の合計を返します。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、各リストの合計を返します。

sum の使用例については、表計算での複数の行にわたる集計（行の合計）、および合計の割合を計算する方法のベスト プラクティスのページをご覧ください。
t_dist t_dist(value, dof, cumulative) dof 度の自由度で、スチューデントの t 分布上の value の位置を返しますcumulative = yes の場合、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) 1 または 2 の tails を使用して、column_1 と column_2 のデータに対するスチューデントの t 検定の結果を返します。type: 1 = 対データ、2 = 等分散データ、3 = 異分散データ。
tan tan(value) value のタンジェントを返します。
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_samp(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 shape と scale を使用して、ワイブル分布上の value の位置を返します。cumulative = yes の場合、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 data と stdev を使用して、Z 検定の片側 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_1 と value_2 を加算します。
- value_1 - value_2 value_1 から value_2 を引きます。
* value_1 * value_2 value_1 と value_2 を乗算します。
/ value_1 / value_2 value_1 を value_2 で割ります。

文字列関数

文字列関数は、集合的に「文字列」と呼ばれる文、単語または文字を操作します。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_1、value_2、...、value_n を 1 つの文字列として結合して返します。
contains contains(string, search_string) string が search_string を含む場合は Yes を返し、それ以外の場合は No を返します。contains 関数では大文字と小文字が区別されます。
length length(string) string の文字数を返します。
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) string に search_string が存在している場合はその開始インデックスを返し、存在しない場合は 0 を返します。
replace replace(string, old_string, new_string) old_string の出現をすべて new_string に置き換えた string を返します。
substring substring(string, start_position, length) start_position から始まり、length 文字で構成される string の部分文字列をして返します。start_position は 1 から始まり、1 は文字列の最初の文字を示し、2 は文字列の 2 番目の文字を示します。
upper upper(string) すべての文字が大文字に変換された 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 内の文字列のリストを返します。
to_number to_number(string) string で表される数値を返します。文字列を変換できない場合は null を返します。
to_string to_string(value) value の文字列表現を返します。value が null の場合は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) date に number 日を加算します。
add_hours add_hours(number, date) date に number 時間を加算します。
add_minutes add_minutes(number, date) date に number 分を加算します。
add_months add_months(number, date) date に number か月を加算します。
add_seconds add_seconds(number, date) date に number 秒を加算します。
add_years add_years(number, date) date に number 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_date と end_date の間の日数を返します。

例については、表計算での日付の使用のコミュニティ投稿をご覧ください。
diff_hours diff_hours(start_date, end_date) start_date と end_date の間の時間数を返します。
diff_minutes diff_minutes(start_date, end_date) start_date と end_date の間の分数を返します。

例については、表計算での日付の使用のコミュニティ投稿をご覧ください。
diff_months diff_months(start_date, end_date) start_date と end_date の間の月数を返します。

例については、表計算でのディメンションによるグループ化のコミュニティ投稿をご覧ください。
diff_seconds diff_seconds(start_date, end_date) start_date と end_date の間の秒数を返します。
diff_years diff_years(start_date, end_date) start_date と end_date の間の年数を返します。
extract_days extract_days(date) date から日数を抽出します。

例については、表計算での日付の使用のコミュニティ投稿をご覧ください。
extract_hours extract_hours(date) date から時間数を抽出します。
extract_minutes extract_minutes(date) date から分数を抽出します。
extract_months extract_months(date) date から月数を抽出します。
extract_seconds extract_seconds(date) date から秒数を抽出します。
extract_years extract_years(date) date から年数を抽出します。
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() 表計算関数のタイムゾーン処理が改善される、および表計算での日付の使用のコミュニティ投稿をご覧ください。
trunc_days trunc_days(date) date を日単位に切り捨てます。
trunc_hours trunc_hours(date) date を時間単位に切り捨てます。
trunc_minutes trunc_minutes(date) date を分単位に切り捨てます。
trunc_months trunc_months(date) date を月単位に切り捨てます。
trunc_years trunc_years(date) date を年単位に切り捨てます。

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) 21.10 で追加 複数の条件と結果を伴う条件付きロジックを使用できます。yesno_arg 値が yes の最初の when ケースの value_if_yes を返します。すべての when ケースが no の場合、else_value を返します。
coalesce coalesce(value_1, value_2, ...) value_1、value_2、...、value_n（見つかった場合）の最初の null 値を返します。それ以外の場合は null を返します。

coalesce の使用例については、表計算を使用した行全体の累計の作成、表計算を使用した行全体の合計の割合の作成、および表計算での pivot_index の使用のコミュニティ投稿をご覧ください。
if if(yesno_expression, value_if_yes, value_if_no) yesno_expression が Yes に評価された場合、value_if_yes 値を返します。それ以外の場合は、value_if_no 値を返します。

例については、表計算でのディメンションによるグループ化のコミュニティ投稿をご覧ください。
is_null is_null(value) value が null の場合は Yes、それ以外の場合は No を返します。

例については、Looker 式の作成のドキュメント ページをご覧ください。is_null を NOT 演算子で使用する別の例については、表計算の使用のドキュメント ページをご覧ください。

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_1 が value_2 と等しい場合は Yes、それ以外の場合は No を返します。
!= value_1 != value_2 value_1 が value_2 と等しくない場合は Yes、それ以外の場合は No を返します。

次の比較演算子は、数値、日付、文字列で使用できます。

演算子 構文 目的
> value_1 > value_2 value_1 が value_2 よりも大きい場合、Yes を返します。それ以外の場合は No を返します。
< value_1 < value_2 value_1 が value_2 よりも小さい場合は Yes、それ以外の場合は No を返します。
>= value_1 >= value_2 value_1 が value_2 以上の場合、Yes を返します。それ以外の場合は No を返します。
<= value_1 <= value_2 value_1 が value_2 以下の場合、Yes を返します。それ以外の場合は 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_1 と value_2 の両方が Yes の場合は Yes、それ以外の場合は No を返します。
OR value_1 OR value_2 value_1 または value_2 が Yes の場合は Yes、それ以外の場合は No を返します。
NOT NOT value value が No の場合は Yes、それ以外の場合は 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 正しい
no False
null 値なし

定数 yes と no は、Looker 式で true または false を意味する特別な記号であることに注意してください。対照的に、"yes" や "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

値がない場合は null を使用することもできます。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 演算子と OR 演算子の組み合わせ

かっこで順序を指定しない限り、AND 演算子は OR 演算子の前に評価されます。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。

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 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。

例については、表計算でのリストの使用のコミュニティ投稿をご覧ください。
lookup lookup(value, lookup_column, result_column) lookup_column の value と同じ行にある result_column の値を返します。
offset offset(column, row_offset) column の (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、表計算を使用した過去の変化率と変化率の計算のベスト プラクティスのページをご覧ください。
offset_list offset_list(column, row_offset, num_values) column の行 (n + row_offset) で始まる num_values 値のリストを返します。ここで、n は現在の行番号です。

例については、移動平均の計算のコミュニティ投稿をご覧ください。
row row() 現在の行番号を返します。

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 は最初のピボっど、2 は 2 番目のピボットなど）にあるピボット列のコンテキストで expression を評価します。ピボットされていない結果には、nullが返されます。

pivot_index の使用例については、表計算での pivot_index の使用、および表計算を使用した行全体の合計の割合の作成のコミュニティ投稿をご覧ください。
pivot_offset pivot_offset(pivot_expression, col_offset) (n + col_offset) 内の 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、表計算を使用した行全体の累計の作成のコミュニティ投稿、および表計算を使用した過去の変化率と変化率の計算のベスト プラクティスのページをご覧ください。
pivot_offset_list pivot_offset_list(pivot_expression, col_offset, num_values) (n + col_offset) の位置から始まる pivot_expression 内の num_values 値のリストを返します。ここで、n は現在のピボット インデックスです。ピボットされていない結果の場合は null を返します。
pivot_row pivot_row(expression) expression のピボットされた値をリストとして返します。ピボットされていない結果の場合は null を返します。

pivot_row の使用例については、表計算での複数の行にわたる集計（行の合計）、および合計の割合を計算する方法のベスト プラクティスのページをご覧ください。
pivot_where pivot_where(select_expression, expression) select_expression を一意に満たすピボット列に expression の値を返します。または、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 メジャーのフィルタ、カスタム ディメンションに使用できますが、テーブル計算では無効です。

関数 構文 目的
matches_filter matches_filter(field, filter_expression) フィールドの値がフィルタ式と一致する場合は Yes を返し、一致しない場合は No を返します。