Tableau 関数 (アルファベット順)

このリファレンス内の Tableau 関数はアルファベット順に整理されています。文字をクリックして、その字で始まる関数を参照します。その字で始まる関数がない場合、アルファベットの次の字で始まる関数が表示されます。Ctrl+F (Mac では Command-F) を押して検索ボックスを開き、ページ内で特定の関数を検索できます。

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z


ABS(number)

指定された数値の絶対値を返します。

ABS(-7) = 7

ABS([Budget Variance])

2 番目の例では、Budget Variance フィールドに含まれているすべての数値の絶対値を返します。

ACOS(number)

指定された数値の逆余弦を返します。結果はラジアン単位です。

ACOS(-1) = 3.14159265358979

ASCII(string)

string の最初の文字の ASCII コードを返します。

ASCII('A') = 65

ASIN(number)

指定された数値の逆正弦を返します。結果はラジアン単位です。

ASIN(1) = 1.5707963267949

ATAN(number)

指定された数値の逆正接を返します。結果はラジアン単位です。

ATAN(180) = 1.5652408283942

ATAN2(y number, x number)

指定された 2 つの値 (x と y) の逆正接を返します。結果はラジアン単位です。

ATAN2(2, 1) = 1.10714871779409

ATTR(expression)

すべての行に単一の値がある場合に式の値を返します。それ以外の場合はアスタリスクを返します。NULL 値は無視されます。

AVG(expression)

式内のすべての値の平均を返します。AVG に使用できるのは数値フィールドだけです。NULL 値は無視されます。

CASE expression WHEN value1 THEN return1 WHEN value2 THEN return2...ELSE default return END

論理テストを実行して適切な値を返すためには、CASE 関数を使用します。通常、CASE は IIF または IF THEN ELSE より簡単に使用できます。CASE 関数は expressionを評価し、value1value2 などの連続した値と比較して、その結果を返します。expression と一致する値が見つかった場合、CASE は対応する戻り値を返します。一致が見つからない場合は、既定の return 式が使用されます。既定の return がなく、一致した値がない場合は、Null が返されます。

一般的に、IF 関数は連続した任意のテストを実行するために使用し、CASE 関数は式に対する一致を検索するために使用します。しかし、CASE 関数は常に IF 関数として再記述できますが、一般的に CASE 関数の方が簡潔です。

通常は、グループを使用して、複雑な CASE 関数と同じ結果を得ることができます。

CASE [Region] WHEN 'West' THEN 1 WHEN 'East' THEN 2 ELSE 3 END

CASE LEFT(DATENAME('weekday',[Order Date]),3) WHEN 'Sun' THEN 0 WHEN 'Mon' THEN 1 WHEN 'Tue' THEN 2 WHEN 'Wed' THEN 3 WHEN 'Thu' THEN 4 WHEN 'Fri' THEN 5 WHEN 'Sat' THEN 6 END

CEILING(number)

数字を、同等またはより大きい値である最も近い整数に丸めます。

CEILING(3.1415) = 4

データ ソース別の可用性
データ ソース サポート
Microsoft Access サポートされていない
Microsoft Excel サポート済み
テキスト ファイル サポート済み
統計ファイル サポート済み
Tableau Server サポート済み
Actian Vectorwise サポートされていない
Amazon Aurora サポートされていない
Amazon EMR Hadoop Hive サポート済み
Amazon Redshift サポートされていない
Aster Database サポートされていない
Cloudera Hadoop サポート済み
DataStax Enterprise サポート済み
EXASOL サポートされていない
Firebird サポートされていない
Google Analytics サポート済み
Google BigQuery サポート済み
Google Cloud SQL サポートされていない
Hortonworks Hadoop Hive サポート済み
IBM BigInsights サポートされていない
IBM DB2 サポートされていない
IBM PDA (Netezza) サポートされていない
MapR Hadoop Hive サポート済み
MarkLogic サポートされていない
Microsoft Analysis Services サポートされていない
Microsoft PowerPivot サポートされていない
Microsoft SQL Server サポートされていない
MySQL サポートされていない
Oracle サポートされていない
Oracle Essbase サポートされていない
Actian Matrix (ParAccel) サポートされていない
Pivotal Greenplum サポートされていない
PostgreSQL サポートされていない
Progress OpenEdge サポートされていない
Salesforce サポート済み
SAP HANA サポートされていない
SAP Sybase ASE サポートされていない
SAP Sybase IQ サポートされていない
Spark SQL サポート済み
Splunk サポートされていない
Teradata サポートされていない
Teradata OLAP Connector サポートされていない
Vertica サポートされていない

CHAR(number)

ASCII コード number によって符号化された文字を返します。

CHAR(65) = 'A'

COLLECT(spatial)

引数フィールドの値を組み合わせる集計計算。NULL 値は無視されます。

: COLLECT 関数は空間フィールドでのみ使用できます。

COLLECT ([Geometry])

CONTAINS(string, substring)

特定の文字列に指定されたサブ文字列が含まれている場合は、true を返します。

CONTAINS(“Calculation”, “alcu”) = true

CORR(expression 1, expression2)

2 つの式のピアソン相関係数を返します。

ピアソン相関係数は、2 つの変数の間の線形関係を測定します。結果は -1 から +1 の範囲となります。ここで、1 つの変数のプラスの変化はもう一方の変数の対応する倍率のプラスの変化を示し、1 は正確なプラスの直線関係を示します。0 は分布間に線形の関係がないことを示し、−1 は正確なマイナスの関係を示します。

CORR は、次のデータ ソースで使用できます。

  • Tableau データ抽出 (任意のデータ ソースから抽出を作成できます)
  • Cloudera Hive
  • EXASOL
  • Firebird (バージョン 3.0 以降)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

他のデータ ソースの場合、データの抽出または WINDOW_CORR の使用を検討してください。表計算関数を参照してください。

:CORR 結果の 2 乗は、線形傾向線モデルの R-2 乗の値に相当します。傾向線モデルの項参照してください。

CORR を使用して非集計散布図で相関を可視化できます。これを実行する方法は、表範囲の詳細レベルの式として知られています。例:

{CORR(Sales, Profit)}

詳細レベルの式では、相関はすべての行で実行します。CORR(Sales, Profit) (詳細レベルの式にするには括弧を使用しない) のような式を使用した場合、ビューはそれぞれ未定義の他のデータ ポイントを使用した散布図における、各個別ポイントの相関を示します。

表範囲を参照してください

COS(number)

角の余弦を返します。角を弧度で指定します。

COS(PI( ) /4) = 0.707106781186548

COT(number)

角の余接を返します。角を弧度で指定します。

COT(PI( ) /4) = 1

COUNT(expression)

グループ内のアイテムの数を返します。Null 値は数に含まれません。

COUNTD(expression)

グループ内の個別のアイテムの数を返します。Null 値は数に含まれません。この関数は、Tableau Desktop 8.2 以前で作成され、Microsoft Excel やテキスト ファイルのデータ ソースを使用するワークブック、レガシー接続を使用するワークブック、および Microsoft Access データ ソースを使用するワークブックでは使用できません。この関数を使用するには、データを抽出ファイルに抽出します。データの抽出を参照してください。

COVAR(expression 1, expression2)

2 つの式の標本共分散を返します。

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。標本共分散では、母共分散によって (COVARP 関数で) 使用される n ではなく、non-null データ ポイントの数である n-1 を使用して共分散計算を標準化します。標本共分散は、データが大きな人口に対する共分散の見積もりに使用されるランダムなサンプルの場合に適しています。

COVAR は、次のデータ ソースで使用できます。

  • Tableau データ抽出 (任意のデータ ソースから抽出を作成できます)
  • Cloudera Hive
  • EXASOL
  • Firebird (バージョン 3.0 以降)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • IBM PDA (Netezza)
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

他のデータ ソースの場合、データの抽出または WINDOW_COVAR の使用を検討してください。表計算関数を参照してください。

expression1 と expression2 が同じ場合、たとえば、COVAR([profit], [profit]) の場合、COVAR は、値がどの程度の範囲で分散しているかを示す値を返します。

:COVAR(X, X) の値は VAR(X) の値、および STDEV(X)^2 の値に相当します。

次の計算式は、[売上高] および [収益] の標本共分散を返します。

COVAR([Sales], [Profit])

COVARP(expression 1, expression2)

2 つの式の母共分散を返します。

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。母共分散は標本共分散に (n-1)/n を乗算したものです。ここで、n は non-null データ ポイントの合計です。母共分散は、対象のすべてのアイテムに対して利用可能なデータがある場合に最適です。反対に、アイテムのランダムなサブセットのみがある場合には、標本共分散 (COVAR 関数を使用) が適しています。

COVARP は、次のデータ ソースで使用できます。

  • Tableau データ抽出 (任意のデータ ソースから抽出を作成できます)
  • Cloudera Hive
  • EXASOL
  • Firebird (バージョン 3.0 以降)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • IBM PDA (Netezza)
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

他のデータ ソースの場合、データの抽出または WINDOW_COVARP の使用を検討してください。表計算関数を参照してください。

expression1 と expression2 が同じ場合、たとえば、COVARP([profit], [profit]) の場合、COVARP は、値がどの程度の範囲で分散しているかを示す値を返します。

:COVARP(X, X) の値は VARP(X) の値、および STDEVP(X)^2 の値に相当します。

次の計算式は、[売上高] および [収益] の母共分散を返します。

COVARP([Sales], [Profit])

DATE(expression)

指定された数値、文字列、または日付式の日付を返します。

DATE([Employee Start Date])

DATE("April 15, 2004") = #April 15, 2004#

DATE("4/15/2004")

DATE(#2006-06-15 14:52#) = #2006-06-15#

2 番目と 3 番目の例では引用符が必要です。

DATEADD(date_part, interval, date)

指定された日付と指定した interval の数を、指定されたその日付の date_part に追加して返します。

DATEADD('month', 3, #2004-04-15#) = 2004-07-15 12:00:00 AM

この式は日付 #2004-04-15# に 3 か月を追加します。

DATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])

date_part の単位で表された、date1date2 の差異を返します。

週の始まりと見なす曜日を指定する start_of_week パラメーターはオプションです。考えられる値は「monday」、「tuesday」などです。省略される場合、週の始まりはデータ ソースによって決定されます。詳細については、データ ソースの日付のプロパティを参照してください。

DATEDIFF('week', #2013-09-22#, #2013-09-24#, 'monday')= 1

DATEDIFF('week', #2013-09-22#, #2013-09-24#, 'sunday')= 0

start_of_week が 'monday' の場合、9 月 22 日 (日曜日) と 9 月 24 日 (火曜日) は別の週になるため、最初の式は 1 を返します。start_of_week が 'sunday' の場合、9 月 22 日 (日曜日) と 9 月 24 日 (火曜日) は同じ週になるため、2 番目の式は 2 を返します。

DATENAME(date_part, date, [start_of_week])

datedate_part を文字列として返します。週の始まりと見なす曜日を指定する start_of_week パラメーターはオプションです。考えられる値は「monday」、「tuesday」などです。start_of_week が省略されると、週の始まりはデータ ソースによって決定されます。詳細については、データ ソースの日付のプロパティを参照してください。

DATENAME('year', #2004-04-15#) = "2004"

DATENAME('month', #2004-04-15#) = "April"

DATEPARSE(format, string)

文字列を指定した書式設定の日付時刻に変換します。一部の現地固有の書式設定向けサポートは、コンピューターのシステム設定によって決定されます。データに表示される文字で、解析される必要のないものは単一引用符 (' ') で囲む必要があります。値の間に区切り文字のない書式設定 (例: MMddyy) については、予測どおりに解析されていることを確認します。書式設定はフィールド値ではなく、定数文字列である必要があります。データが書式設定と一致しない場合、この関数は Null を返します。

この関数は複数のコネクターで使用できます。詳細については、フィールドを日付フィールドに変換するを参照してください。

DATEPARSE ("dd.MMMM.yyyy", "15.April.2004") = #April 15, 2004#

DATEPARSE ("h'h' m'm' s's'", "10h 5m 3s") = #10:05:03#

DATEPART(date_part, date, [start_of_week])

datedate_part を整数として返します。

週の始まりと見なす曜日を指定する start_of_week パラメーターはオプションです。考えられる値は「monday」、「tuesday」などです。start_of_week が省略されると、週の始まりはデータ ソースによって決定されます。詳細については、データ ソースの日付のプロパティを参照してください。

注: date_part が曜日の場合、start_of_week パラメーターは無視されます。これは、Tableauは固定した曜日順を信頼してオフセットを適用するためです。

DATEPART('year', #2004-04-15#) = 2004

DATEPART('month', #2004-04-15#) = 4

DATETIME(expression)

指定された数値、文字列、または日付式の日付時刻を返します。

DATETIME(“April 15, 2005 07:59:00”) = April 15, 2005 07:59:00

DATETRUNC(date_part, date, [start_of_week])

指定された日付を date_part によって指定された精度で切り捨てます。この関数は新しい日付を返します。たとえば、月の中旬にある日付を月レベルで丸めた場合、この関数はその月の第 1 日を返します。週の始まりと見なす曜日を指定する start_of_week パラメーターはオプションです。考えられる値は「monday」、「tuesday」などです。start_of_week が省略されると、週の始まりはデータ ソースによって決定されます。詳細については、データ ソースの日付のプロパティを参照してください。

DATETRUNC('quarter', #2004-08-15#) = 2004-07-01 12:00:00 AM

DATETRUNC('month', #2004-04-15#) = 2004-04-01 12:00:00 AM

DAY(date)

指定された日付の日の部分を整数として返します。

DAY(#2004-04-12#) = 12

DEGREES(number)

ラジアン単位の指定された数値を度単位に変換します。

DEGREES(PI( )/4) = 45.0

DISTANCE(Geometry1, Geometry2, "Units")

2 つのポイント間の距離を指定された単位で返します。サポートされている単位名は、メートル ("meters"、"metres"、"m")、キロメートル ("kilometers"、"kilometres"、"km")、マイル ("miles")、フィート ("feet"、"ft") です。

この関数はライブ接続でのみ作成することができ、データ ソースが抽出に変換された場合も引き続き機能します。

DISTANCE ({ EXCLUDE [Branch Name] : COLLECT([Selected Point]) }, [unselected point], 'km')

DISTANCE([Origin MakePoint],[Destination MakePoint], "miles")

DIV(integer1, integer2)

integer1 を integer2 で割った除算演算の整数部分を返します。

DIV(11,2) = 5

DOMAIN(string_url)

: Google BigQuery に接続時のみサポート

URL 文字列が指定された場合に、ドメインを文字列として返します。

DOMAIN('http://www.google.com:80/index.html') = 'google.com'

ENDSWITH(string, substring)

特定の文字列が指定されたサブ文字列で終わる場合は、true を返します。行末の空白は無視されます。

ENDSWITH(“Tableau”, “leau”) = true

EXP(number)

指定された数値で累乗した e の値を返します。

EXP(2) = 7.389

EXP(-[Growth Rate]*[Time])

FIND(string, substring, [start])

string 内の substring のインデックス位置を返します。substringが見つからない場合は、0 を返します。オプションの引数 start を追加した場合、この関数は同じ処理を行いますが、インデックス位置 start より前に現れる substring のインスタンスはすべて無視されます。文字列の最初の文字の位置は 1 です。

FIND("Calculation", "alcu") = 2

FIND("Calculation", "Computer") = 0

FIND("Calculation", "a", 3) = 7

FIND("Calculation", "a", 2) = 2

FIND("Calculation", "a", 8) = 0

FINDNTH(string, substring, occurrence)

指定した文字列内のサブストリングが n 番目に現れる位置を返します。ここで、n は出現引数によって定義されます。

: FINDNTH は、すべてのデータ ソースで使用できません。

FINDNTH("Calculation", "a", 2) = 7

FIRST( )

現在の行から区分内の最初の行までの行数を返します。たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。FIRST() が日付区分内で計算される場合、2 番目の行からの最初の行のオフセットは -1 です。

現在の行のインデックスが 3 の場合、FIRST() = -2.

FLOAT(expression)

引数を浮動小数点数としてキャストします。

FLOAT(3) = 3.000

FLOAT([Age])Age フィールドの各値を浮動小数点数に変換します。

FLOOR(number)

数字を、同等またはより小さい値である最も近い整数に丸めます。

FLOOR(3.1415) = 3

データ ソース別の可用性
データ ソース サポート
Microsoft Access サポートされていない
Microsoft Excel サポート済み
テキスト ファイル サポート済み
統計ファイル サポート済み
Tableau Server サポート済み
Actian Vector サポートされていない
Amazon Aurora サポートされていない
Amazon EMR Hadoop Hive サポート済み
Amazon Redshift サポートされていない
Aster Database サポートされていない
Cloudera Hadoop サポート済み
DataStax Enterprise サポート済み
EXASOL サポートされていない
Firebird サポートされていない
Google Analytics サポート済み
Google BigQuery サポート済み
Google Cloud SQL サポートされていない
Hortonworks Hadoop Hive サポート済み
IBM BigInsights サポートされていない
IBM DB2 サポートされていない
IBM Netezza サポートされていない
MapR Hadoop Hive サポート済み
MarkLogic サポートされていない
Microsoft Analysis Services サポートされていない
Microsoft PowerPivot サポートされていない
Microsoft SQL Server サポートされていない
MySQL サポートされていない
Oracle サポートされていない
Oracle Essbase サポートされていない
ParAccel サポートされていない
Pivotal Greenplum サポートされていない
PostgreSQL サポートされていない
Progress OpenEdge サポートされていない
Salesforce サポート済み
SAP HANA サポートされていない
SAP Sybase ASE サポートされていない
SAP Sybase IQ サポートされていない
Spark SQL サポート済み
Splunk サポートされていない
Teradata サポートされていない
Teradata OLAP Connector サポートされていない
Vertica サポートされていない

FULLNAME( )

現在のユーザーのフル ネームを返します。これは、ユーザーがサインインしている場合は Tableau Server または Tableau Online のフル ネーム、それ以外の場合は Tableau Desktop ユーザーのローカルまたはネットワーク フル ネームになります。

[Manager]=FULLNAME( )

Dave Hallsten というマネージャーがサインインしている場合、この例が True を返すのは、ビューの "Manager (マネージャー)" フィールドに "Dave Hallsten" が含まれているときに限ります。この計算フィールドをフィルターとして使用すると、サーバーにサインインしているユーザーと関連性のあるデータのみを表示するユーザー フィルターを作成できます。

GET_JSON_OBJECT(JSON string, JSON path)

: Hadoop Hive に接続時のみサポート。

JSON パスに基づいた JSON 文字列内の JSON オブジェクトを返します。

GROUP_CONCAT(expression)

: Google BigQuery に接続時のみサポート

各レコードの値をコンマで区切られた 1 つの文字列に連結します。この機能は、文字列に対して SUM() を実行するのと同じです。

GROUP_CONCAT(Region) = "Central,East,West"

HEXBINX(number, number)

x、y 座標を最も近い六角形のビンの x 座標にマップします。ビンの横幅は 1 です。入力時には適切に拡大縮小する必要があります。

HEXBINX と HEXBINY は六角形のビン用のビニング関数とプロット関数です。六角形のビンは、マップなどの x/y 平面内でデータを可視化するための効率的で洗練されたオプションです。ビンは六角形なので、各ビンは円に近似し、データ点からビンの中心への距離のばらつきを最小限に抑えます。これにより、クラスタリングがより正確かつ有益なものになります。

HEXBINX([Longitude], [Latitude])

HEXBINY(number, number)

x、y 座標を最も近い六角形のビンの y 座標にマップします。ビンの横幅は 1 です。入力時には適切に拡大縮小する必要があります。

HEXBINY([Longitude], [Latitude])

HOST(string_url)

: Google BigQuery に接続時のみサポート

URL 文字列が指定された場合に、ホスト名を文字列として返します。

HOST('http://www.google.com:80/index.html') = 'www.google.com:80'

IF test THEN value END / IF test THEN value ELSE else END

論理テストを実行して適切な値を返すためには、IFTHENELSE 関数を使用します。IF THEN ELSE 関数は、一連のテスト条件を評価して、true として評価された最初の条件の値を返します。true の条件がない場合は、ELSE値が返されます。test にはブール値を指定する必要があります。ブール値には、データ ソースのブール値フィールドまたは論理式の結果を指定できます。最後の ELSE は省略可能ですが、指定しなかった場合に true の test 式がないと、Null が返されます。value 式はすべて同じ型でなければなりません。

IF [Cost]>[Budget Cost] THEN 'Over Budget' ELSE 'Under Budget' END

IF [Budget Sales]!=0 THEN [Sales]/[Budget Sales] END

IF test1 THEN value1 ELSEIF test2 THEN value2 ELSE else END

再帰的に論理テストを実行するには、このバージョンの IF 関数を使用します。各 IF 式で使用できる ELSEIF test THEN 値の数に制限はありません。しかし、IF 関数の複雑度は、各データベースによって制限されている場合があります。IF 関数はネストされた一連の IIF ステートメントとして記述し直すことができますが、式の評価方法は異なります。つまり、IIF ステートメントは TRUE、FALSE、および UNKNOWN を区別するのに対し、IFステートメントは TRUE と not true (FALSE と UNKNOWN の両方を含む) しか区別しません。

メジャーから bin を作成する際、Tableau は既定により同じサイズの bin を作成します。たとえば、年齢を表すメジャーがあるとします。そのメジャーから bin を作成すると、Tableau はすべて同じサイズの bin を作成します。bin の大きさを指定することができますが、それぞれの bin に別の値範囲を指定することはできません。この制約の回避策は、bin を定義する計算フィールドを作成することです。次に、0 ~ 20 才用に 1 つの bin、21 ~ 32 才用に別の bin という要領で bin を作成します。次の手順では、これを実行できる方法を示します。

  1. [分析] > [計算フィールドの作成] を選択して新しい計算フィールドを作成します。

  2. フィールドに "Age Groups (年齢グループ)" と名前を付け、定義エリアに次を入力または貼り付けます

    IF
    [Age] < 21 THEN 'Under 21'
    ELSEIF
    [Age] <= 32 THEN '21-32'
    ELSEIF
    [Age] <= 42 THEN '33-42'
    ELSEIF
    [Age] <= 52 THEN '43-52'
    ELSEIF
    [Age] <= 64 THEN '53-64'
    ELSE '65+'
    END

    ステータス メッセージが、式が有効であることを示していることを確認してから、[OK] をクリックします。

  3. [データ] ペインの [メジャー] エリアから、"Number of Records (レコード数)"[行] にドラッグします。

  4. [データ] ペインの [ディメンション] エリアから、"Age Group (年齢グループ)"[列] にドラッグします。

    これで、レコードは定義した 6 つの bin に分割されました。

    残念ながら、一番左に来ることが期待される "Under 21 (21 歳未満)" bin は、一番右に配置されます。Tableau は名前全体が数値の bin を正しい順序で配置することができますが、'Under' で開始する bin 名が左に属することを推測することはできません。手動による並べ替えで問題を修正します。

  5. [列] の "Age Groups (年齢グループ)" フィールドの右側にある下矢印をクリックしてから、[並べ替え] をクリックします。[手動] を選択し、"Under 21 (21 歳未満)" bin をリストの一番上に移動させます。

    ビューが完成しました。

IIF(test, then, else, [unknown])

論理テストを実行して適切な値を返すためには、IIF 関数を使用します。最初の引数である test はブール値である必要があります。ブール値には、データ ソースのブール値フィールドか、演算子を使った論理式 (または AND、OR、NOT の論理比較) の結果を指定できます。If test が TRUE として評価された場合、IIF は then 値を返します。test が FALSE として評価された場合、IIF は else 値を返します。

ブール値比較は、通常、テストに Null 値が含まれていることが原因で、値 UNKNOWN(TRUE と FALSE のいずれでもない) を生成することもあります。IIF の最後の引数は、比較の結果が UNKNOWN である場合に返されます。この引数を省略した場合は、Null が返されます。

IIF(7>5, 'Seven is greater than five', 'Seven is less than five')

IIF([Cost]>[Budget Cost], 'Over Budget', 'Under Budget')

IIF([Budget Sales]!=0,[Sales]/[Budget Sales],0)

IIF(Sales>=[Budget Sales], 'Over Cost Budget and Over Sales Budget', 'Over Cost Budget and Under Sales Budget','Under Cost Budget')

IFNULL(expression1, expression2)

IFNULL 関数は、結果が NULL でない場合は最初の式を返し、NULL の場合は 2 番目の式を返します。

IFNULL([Profit], 0) = [Profit]

INDEX( )

値に関しては並べ替えをせずに、区分内の現在の行のインデックスを返します。最初の行のインデックスは 1 から始まります。たとえば、次の表には四半期ごとの売上高が示されています。INDEX() が日付区分内で計算される場合、各行のインデックスは 1、2、3、4 のようになります。

区分内の 3 番目の行の場合、INDEX() = 3.

INT(expression)

引数を整数としてキャストします。引数が式の場合、この関数は結果をゼロに最も近い整数に丸めます。

INT(8.0/3.0) = 2

INT(4.0/1.5) = 2

INT(0.50/1.0) = 0

INT(-9.7) = -9

文字列が整数に変換される場合、この文字列はまず浮動小数点数に変換されてから、丸められます。

ISDATE(string)

ISDATE 関数は、string 引数を日付に変換できる場合は TRUE を返し、変換できない場合は FALSE を返します。

ISDATE('January 1, 2003') = TRUE

ISDATE('Jan 1 2003') = TRUE

ISDATE('1/1/03') = TRUE

ISDATE('Janxx 1 2003') = FALSE

ISFULLNAME(string)

現在のユーザーのフル ネームが指定されたフル ネームに一致する場合に true を返し、一致しない場合は false を返します。この関数は、ユーザーがサインインしている場合は Tableau Server または Online のフル ネーム、それ以外の場合は Tableau Desktop ユーザーのローカルまたはネットワーク フル ネームを使用します。

ISFULLNAME(“Dave Hallsten”)

この例では、Dave Hallsten が現在のユーザーである場合は True、それ以外の場合は False を返します。

ISNULL(expression)

ISNULL 関数は、式が Null の場合は TRUE を返し、式が NULL でない場合は FALSE を返します。

次の例では、ISNULL と IIF を組み合わせて使用し、null 値を 0 に置き換えます。

IIF(ISNULL([Sales]), 0,[Sales] )

ISMEMBEROF(string)

現在 Tableau を使用しているユーザーが、特定の文字列と一致しているグループのメンバーである場合は、True を返します。現在 Tableau を使用しているユーザーがサインインしている場合、グループのメンバーシップは Tableau Server または Tableau Online 上のグループによって決定されます。ユーザーがサインインしていない場合、この関数は False を返します。

IF ISMEMBEROF(“Sales”) THEN “Sales” ELSE “Other” END

ISUSERNAME(string)

現在のユーザーのユーザー名が指定されたユーザー名に一致する場合に true を返し、一致しない場合は false を返します。この関数は、ユーザーがサインインしている場合は Tableau Server または Online のユーザー名、それ以外の場合は Tableau Desktop ユーザーのローカルまたはネットワーク ユーザー名を使用します。

ISUSERNAME(“dhallsten”)

この例では、dhallsten が現在のユーザーである場合は True、それ以外の場合は False を返します。

LAST( )

現在の行から区分内の最後の行までの行数を返します。たとえば、次の表には四半期ごとの売上高が示されています。LAST() が日付区分内で計算される場合、2 番目の行からの最後の行のオフセットは 5 です。

現在の行のインデックスは 7 個中 3 つ目の場合、LAST() = 4.

LEFT(string, number)

文字列内の一番左から n 文字分を返します (n は引数で指定された数)。

LEFT("Matador", 4) = "Mata"

LEN(string)

文字列の長さを返します。

LEN("Matador") = 7

LN(number)

数値の自然対数を返します。数値が 0 以下の場合は、Null を返します。

LOG(number [, base])

指定された基底について数値の対数を返します。基底値が省略された場合は、10 を使用します。

LOG2(number)

: Google BigQuery に接続時のみサポート

数値の対数 (底 2) を返します。

LOG2(16) = '4.00'

LOOKUP(expression, [offset])

現在の行からの相対オフセットとして指定されたターゲット行にある式の値を返します。区分内の最初/最後の行に相対的なターゲットには、オフセット定義の一部として FIRST() + n と LAST() - n を使用してください。offset を省略した場合は、比較対象行をフィールド メニューで設定できます。この関数は、ターゲット行を特定できない場合は、NULL を返します。

次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。LOOKUP (SUM(Sales), 2)が日付区分内で計算される場合、各行には 2 四半期後の売上高が表示されるようになります。

LOOKUP(SUM([Profit]), FIRST()+2) は区分内の 3 番目の行の SUM(Profit) を計算します。

LOWER(string)

string のすべての文字を小文字に返します。

LOWER("ProductVersion") = "productversion"

LTRIM(string)

先頭の空白を削除した文字列を返します。

LTRIM(" Matador ") = "Matador "

LTRIM_THIS(string, string)

: Google BigQuery に接続時のみサポート

最初の string から、2 つ目の string を先頭から削除した文字列を返します。

LTRIM_THIS('[-Sales-]','[-') = 'Sales-]'

MAKEDATE(year, month, day)

指定した年、月、日から構成された日付値を返します。

Tableau Data Extract で利用できます。他のデータ ソースで利用可能か確認します。

MAKEDATE(2004, 4, 15) = #April 15, 2004#

MAKEDATETIME(date, time)

日付と時刻を組み合わせた日付時刻を返します。日付は、日付、日付時刻、または文字列の種類になることがあります。時刻は日付時刻である必要があります。この関数は、MySQL 互換の接続 (Tableau では、MySQL、Amazon Aurora、および Amazon Aurora の他に) でのみ使用できます。

MAKEDATETIME("1899-12-30", #07:59:00#) = #12/30/1899 7:59:00 AM#

MAKEDATETIME([Date], [Time]) = #1/1/2001 6:00:00 AM#

MAKELINE(geometry1,geometry2)

MAKELINE(Geometry1,Geometry2)

2 つの空間ポイントの間の線マークを生成します。これは起点 - 終点マップの作成に便利です。

MAKELINE(MAKEPOINT(OriginLat],[OriginLong) ),MAKEPOINT([DestinationLat],[DestinationLong] ) )

MAKELINE(Geometry1, Geometry2 )

MAKEPOINT(Latitude,Longitude)

緯度列および経度列のデータを、空間オブジェクトに変換します。MAKEPOINT を使用すると、データ ソースを空間的に有効化し、空間結合を使用している空間ファイルと結合することができます。MAKEPOINT を使用するには、データに緯度と経度の座標を含める必要があります。

MAKEPOINT([AirportLatitude],[AirportLongitude])

MAKEPOINT(Xcoordinate,Ycoordinate,SRID)

投影された地理座標のデータを、空間オブジェクトに変換します。SRID は、ESPG 参照系コードを使用して座標系を指定する空間参照識別子です。SRID が指定されていない場合は WGS84 が使用され、パラメーターは緯度/経度 (度) として扱われます。

この関数はライブ接続でのみ作成することができ、データ ソースが抽出に変換された場合も引き続き機能します。

MAKEPOINT([Xcoord],[Ycoord],3493)

MAKETIME(hour, minute, second)

指定した時、分、秒から構成された日付値を返します。

Tableau Data Extract で利用できます。他のデータ ソースで利用可能か確認します。

MAKETIME(14, 52, 40) = #14:52:40#

MAX(a, b)

ab の最大値を返します (同じ型でなければなりません)。この関数は、通常は数値の比較に使用されますが、文字列でも使用できます。文字列を使用する場合、MAX は、その列のデータベースによって定義されているソート順が最も高い値を見つけます。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。

MAX ("Apple","Banana") = "Banana"

MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)

通常は数値に適用されますが、日付でも使用できます。ab の最大値を返します (ab は同じ型でなければなりません)。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。

MAX(#2004-01-01# ,#2004-03-01#) = 2004-03-01 12:00:00 AM

MAX([ShipDate1], [ShipDate2])

MAX(number, number)

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。MAX は集計関数の単一フィールドに適用することもできます。

MAX(4,7)

MAX(Sales,Profit)

MAX([First Name],[Last Name])

MEDIAN(expression)

式のすべてのレコードの中から中央値を返します。中央値は数値フィールドでのみ使用できます。NULL 値は無視されます。この関数は、Tableau Desktop 8.2 より前のバージョンで作成されたワークブック、 または従来の接続を使用するワークブックでは使用できません。また、次のデータ ソースのいずれかを使用している接続では利用できません。

  • Access
  • Amazon Redshift
  • Cloudera Hadoop
  • IBM DB2
  • IBM PDA (Netezza)
  • Microsoft SQL Server
  • MySQL
  • SAP HANA
  • Teradata
  • Vertica

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。データの抽出を参照してください。

MID(string, start, [length])

インデックス位置 start で始まる文字列を返します。文字列の最初の文字の位置は 1 です。オプションの引数 length を追加した場合、返される文字列には、その引数に相当する数の文字だけが含まれます。

MID("Calculation", 2) = "alculation"

MID("Calculation", 2, 5) ="alcul"

MIN(a, b)

ab の最小値を返します (同じ型でなければなりません)。この関数は、通常は数値の比較に使用されますが、文字列でも使用できます。文字列を使用する場合、MIN は、ソート順が最も低い値を見つけます。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。

MIN ("Apple","Banana") = "Apple"

MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)

通常は数値に適用されますが、日付でも使用できます。ab の最小値を返します (ab は同じ型でなければなりません)。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。

MIN(#2004-01-01# ,#2004-03-01#) = 2004-01-01 12:00:00 AM

MIN([ShipDate1], [ShipDate2])

MIN(number, number)

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。MIN は集計関数の単一フィールドに適用することもできます。

MIN(4,7)

MIN(Sales,Profit)

MIN([First Name],[Last Name])

MODEL_PERCENTILE(target_expression, predictor_expression(s))

予測値が観測されたマーク以下である確率 (0 から 1 の間) を返します。マークは、ターゲット式と他の予測変数で定義されます。これは、累積分布関数 (CDF) とも呼ばれる事後予測分布関数です。

MODEL_PERCENTILE( SUM([Sales]),COUNT([Orders]))

MODEL_QUANTILE(quantile, target_expression, predictor_expression(s))

指定した分位数で、ターゲット式と他の予測変数によって定義された推定範囲内のターゲット数値を返します。これは事後予測分位です。

MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]),COUNT([Orders]))

MONTH(date)

指定された日付の月の部分を整数として返します。

MONTH(#2004-04-15#) = 4

NOW( )

現在の日付と時刻を返します。

戻り値は、接続の性質によって異なります。

  • ライブの、パブリッシュされていない接続については、データ ソース サーバー時間を返すようになりました。

  • ライブの、パブリッシュされた接続については、データ ソース サーバー時間が返されるようになりました。

  • パブリッシュされていない抽出の場合、ローカルのシステム時間が返されるようになりました。

  • パブリッシュされた抽出の場合、Tableau Server データ エンジンのローカルの時間が返されるようになりました。異なるタイム ゾーン複数のワーカー マシンがある場合、一貫性のない結果が生成される可能性があります。

NOW( ) = 2004-04-15 1:08:21 PM

PARSE_URL(string, url_part)

: Hadoop Hive および Cloudera Impala に接続時のみサポート。

コンポーネントが url_part で定義されている特定の URL 文字列のコンポーネントを返します。有効な url_part の値は、'HOST'、'PATH'、'QUERY'、'REF'、'PROTOCOL'、'AUTHORITY'、'FILE'、'USERINFO' などです。

PARSE_URL('http://www.tableau.com', 'HOST') = 'www.tableau.com'

PARSE_URL_QUERY(string, key)

: Hadoop Hive および Cloudera Impala に接続時のみサポート。

特定の URL 文字列内にある指定したクエリ パラメーターの値を返します。クエリ パラメーターはキーで定義されます。

PARSE_URL_QUERY('http://www.tableau.com?page=1&cat=4', 'page') = '1'

PERCENTILE(expression, number)

指定された数字に対応する指定された式の百分位値を返します。数値は 0 と 1 (包含) の間である必要があります — たとえば、0.66 は数値定数にする必要があります。

この関数は、次のデータ ソースで使用できます。

  • Microsoft Excel およびテキスト ファイルの非レガシー接続。

  • 抽出および抽出のみのデータ ソースの種類 (たとえば、Google Analytics、OData、または Salesforce)。

  • Sybase IQ 15.1 以降のデータ ソース。

  • Oracle 10 以降のデータ ソース。

  • Cloudera Hive および Hortonworks Hadoop Hive データ ソース。

  • EXASOL 4.2 以降のデータ ソース。

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。データの抽出を参照してください。

PI( )

数値定数 pi (3.14159) を返します。

POWER(number, power)

指定された回数、数値を掛け合わせます。

POWER(5,2) = 52 = 25

POWER(Temperature, 2)

^ 記号を使用することもできます。

5^2 = POWER(5,2) = 25

PREVIOUS_VALUE(expression)

前の行のこの計算の値を返します。現在の行が区分内の最初の行の場合は、指定された式を返します。

SUM([Profit]) * PREVIOUS_VALUE(1) は SUM(Profit) の累積積を計算します。

RADIANS(number)

指定された数値を度単位からラジアン単位に変換します。

RADIANS(180) = 3.14159

RANK(expression, ['asc' | 'desc'])

区分内の現在の行に対して標準の競争ランクを返します。同一の値には同一のランクが割り当てられます。昇順または降順を指定するには、オプションの 'asc' | 'desc' 因数を使用してください。既定では降順です。

この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、2、2、1) とランク付けされます。

Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。

異なるランキング オプションの詳細については、ランク計算を参照してください。

次の図は、値のセットにおけるさまざまなランキング関数 (RANK、RANK_DENSE、RANK_MODIFIED、RANK_PERCENTILE、および RANK_UNIQUE)) の効果を示しています。データ セットには、14 名の生徒 (生徒 A から生徒 N) に関する情報が含まれています。[年齢] 列には各生徒の現在の年齢が表示されます (すべての生徒は 17 歳から 20 歳の間です)。その他の列には、年齢値に対する各ランク関数の結果が示されます。常に、関数の既定の順序 (昇順または降順) が前提となります。

RANK_DENSE(expression, ['asc' | 'desc'])

区分内の現在の行に対して密度の高いランクを返します。同一の値には同一のランクが指定されますが、数列にギャップは挿入されません。昇順または降順を指定するには、オプションの 'asc' | 'desc' 因数を使用してください。既定では降順です。

この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (3、2、2、1) とランク付けされます。

Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。

異なるランキング オプションの詳細については、ランク計算を参照してください。

RANK_MODIFIED(expression, ['asc' | 'desc'])

区分内の現在の行に対して変更された競争ランクを返します。同一の値には同一のランクが割り当てられます。昇順または降順を指定するには、オプションの 'asc' | 'desc' 因数を使用してください。既定では降順です。

この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、3、3、1) とランク付けされます。

Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。

異なるランキング オプションの詳細については、ランク計算を参照してください。

RANK_PERCENTILE(expression, ['asc' | 'desc'])

区分内の現在の行に対して百分位値のランクを返します。昇順または降順を指定するには、オプションの 'asc' | 'desc' 因数を使用してください。既定では昇順です。

この関数を使用すると、値セット (6、9、9、14) は (0.25、0.75、0.75、1.00) とランク付けされます。

Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。

異なるランキング オプションの詳細については、ランク計算を参照してください。

RANK_UNIQUE(expression, ['asc' | 'desc'])

区分内の現在の行の一意のランクを返します。同一の値に異なるランクが指定されます。昇順または降順を指定するには、オプションの 'asc' | 'desc' 因数を使用してください。既定では降順です。

この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、2、3、1) とランク付けされます。

Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。

異なるランキング オプションの詳細については、ランク計算を参照してください。

RAWSQL_BOOL(“sql_expr”, [arg1], …[argN])

指定された SQL 式からブールの結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。

次の例では、%1 は [Sales]、%2 は [Profit] に等しくなります。

RAWSQL_BOOL(“IIF( %1 > %2, True, False)”, [Sales], [Profit])

RAWSQL_DATE(“sql_expr”, [arg1], …[argN])

指定された SQL 式から日付の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。

次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。

RAWSQL_DATE(“%1”, [Order Date])

RAWSQL_DATETIME(“sql_expr”, [arg1], …[argN])

指定された SQL 式から日付と時刻の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Delivery Date] に等しくなります。

RAWSQL_DATETIME(“MIN(%1)”, [Delivery Date])

RAWSQL_INT(“sql_expr”, [arg1], …[argN])

指定された SQL 式から整数の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。

RAWSQL_INT(“500 + %1”, [Sales])

RAWSQL_REAL(“sql_expr”, [arg1], …[argN])

参照元データベースに直接渡される指定された SQL 式から数値結果を返します。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。

RAWSQL_REAL(“-123.98 * %1”, [Sales])

RAWSQL_SPATIAL

参照元データ ソースに直接渡される指定された SQL 式から空間を返します。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。

次の例では、%1 は [Geometry] に等しくなります。

RAWSQL_SPATIAL("%1", [Geometry])

RAWSQL_STR(“sql_expr”, [arg1], …[argN])

参照元データベースに直接渡される指定された SQL 式から文字列を返します。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Customer Name] に等しくなります。

RAWSQL_STR(“%1”, [Customer Name])

RAWSQLAGG_BOOL(“sql_expr”, [arg1], …[argN])

指定された集計 SQL 式からブールの結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。

次の例では、%1 は [Sales]、%2 は [Profit] に等しくなります。

RAWSQLAGG_BOOL(“SUM( %1) >SUM( %2)”, [Sales], [Profit])

RAWSQLAGG_DATE(“sql_expr”, [arg1], …[argN])

指定された集計 SQL 式から日付の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。

RAWSQLAGG_DATE(“MAX(%1)”, [Order Date])

RAWSQLAGG_DATETIME(“sql_expr”, [arg1], …[argN])

指定された集計 SQL 式から日付と時刻の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Delivery Date] に等しくなります。

RAWSQLAGG_DATETIME(“MIN(%1)”, [Delivery Date])

RAWSQLAGG_INT(“sql_expr”, [arg1,] …[argN])

指定された集計 SQL 式から整数の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。

RAWSQLAGG_INT(“500 + SUM(%1)”, [Sales])

RAWSQLAGG_REAL(“sql_expr”, [arg1,] …[argN])

参照元データベースに直接渡される指定された集計 SQL 式から数値結果を返します。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。

RAWSQLAGG_REAL(“SUM( %1)”, [Sales])

RAWSQLAGG_STR(“sql_expr”, [arg1,] …[argN])

参照元データベースに直接渡される指定された集計 SQL 式から文字列を返します。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。この例では、%1 は [Discount] に等しくなります。

RAWSQLAGG_STR(“AVG(%1)”, [Discount])


REGEXP_REPLACE(string, pattern, replacement)

正規表現のパターンが置換文字列に置き換えられている特定の文字列のコピーを返します。この関数はテキスト ファイル、Hadoop Hive、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以上)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンおよび置換を定数にする必要があります。

正規表現の構文の詳細については、お使いのデータ ソースのドキュメントを参照してください。Tableau 抽出の場合、正規表現の構文は ICU 規格 (Unicode の国際的なコンポーネント)、Unicode サポートのための成熟した C/C++ ライブラリと Java ライブラリのオープン ソース プロジェクト、ソフトウェアの国際化、およびソフトウェアのグローバル化に準拠しています。オンラインの ICU ユーザー ガイドの「正規表現」(Link opens in a new window)のページを参照してください。

REGEXP_REPLACE('abc 123', '\s', '-') = 'abc-123'

REGEXP_MATCH(string, pattern)

指定した文字列のサブストリングが正規表現パターンに一致した場合に true を返します。この関数はテキスト ファイル、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以降)、Impala 2.3.0 (Cloudera Hadoop データ ソースを介して)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

正規表現の構文の詳細については、お使いのデータ ソースのドキュメントを参照してください。Tableau 抽出の場合、正規表現の構文は ICU 規格 (Unicode の国際的なコンポーネント)、Unicode サポートのための成熟した C/C++ ライブラリと Java ライブラリのオープン ソース プロジェクト、ソフトウェアの国際化、およびソフトウェアのグローバル化に準拠しています。オンラインの ICU ユーザー ガイドの「正規表現」(Link opens in a new window)のページを参照してください。

REGEXP_MATCH('-([1234].[The.Market])-','\[\s*(\w*\.)(\w*\s*\])')=true

REGEXP_EXTRACT(string, pattern)

正規表現のパターンと一致する文字列の一部を返します。この関数はテキスト ファイル、Hadoop Hive、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以上)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

正規表現の構文の詳細については、お使いのデータ ソースのドキュメントを参照してください。Tableau 抽出の場合、正規表現の構文は ICU 規格 (Unicode の国際的なコンポーネント)、Unicode サポートのための成熟した C/C++ ライブラリと Java ライブラリのオープン ソース プロジェクト、ソフトウェアの国際化、およびソフトウェアのグローバル化に準拠しています。オンラインの ICU ユーザー ガイドの「正規表現」(Link opens in a new window)のページを参照してください。

REGEXP_EXTRACT('abc 123', '[a-z]+\s+(\d+)') = '123'

REGEXP_EXTRACT_NTH(string, pattern, index)

正規表現のパターンと一致する文字列の一部を返します。サブストリングは n 番目 (n は特定のインデックス) のキャプチャリング グループと照合されます。index が 0 の場合、文字列全体が返されます。この関数は、テキスト ファイル、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以降)、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

正規表現の構文の詳細については、お使いのデータ ソースのドキュメントを参照してください。Tableau 抽出の場合、正規表現の構文は ICU 規格 (Unicode の国際的なコンポーネント)、Unicode サポートのための成熟した C/C++ ライブラリと Java ライブラリのオープン ソース プロジェクト、ソフトウェアの国際化、およびソフトウェアのグローバル化に準拠しています。オンラインの ICU ユーザー ガイドの「正規表現」(Link opens in a new window)のページを参照してください。

REGEXP_EXTRACT_NTH('abc 123', '([a-z]+)\s+(\d+)', 2) = '123'

REPLACE(string, substring, replacement)

stringsubstring を検索し、それを replacement で置き換えます。substring が見つからない場合、string は変更されません。

REPLACE("Version8.5", "8.5", "9.0") = "Version9.0"

RIGHT(string, number)

string 内の一番右から n 文字分を返します (n は引数で指定された数)。

RIGHT("Calculation", 4) = "tion"

ROUND(number, [decimals])

指定された桁数に数値を丸めます。decimals 引数は、最終結果に含める小数点以下の桁数 (精度) を指定します。decimals を省略した場合、number は最も近い整数に丸められます。

この例では、すべての Sales の値が整数に丸められます。

ROUND(Sales)

MS SQL Server などの一部のデータベースでは、length に負の値を指定できます。たとえば、-1 は number を十の位で丸め、-2 は百の位で丸めます。このことは、すべてのデータベースに当てはまるわけではありません。たとえば、Excel と Access には当てはまりません。

RTRIM(string)

末尾の空白を削除した string を返します。

RTRIM(" Calculation ") = " Calculation"

RTRIM_THIS(string, string)

: Google BigQuery に接続時のみサポート

最初の string から、2 つ目の string を末尾から削除した文字列を返します。

RTRIM_THIS('[-Market-]','-]') = '[-Market'

RUNNING_AVG(expression)

区分内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積平均を返します。

次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。RUNNING_AVG(SUM([Sales]) が日付区分内で計算される場合、結果は四半期ごとの売上高の累積平均になります。

RUNNING_AVG(SUM([Profit])) は SUM(Profit) の累積平均を計算します。

RUNNING_COUNT(expression)

区分内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積数を返します。

RUNNING_COUNT(SUM([Profit])) は SUM(Profit) の累積数を計算します。

RUNNING_MAX(expression)

区分内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積最大値を返します。

RUNNING_MAX(SUM([Profit])) は SUM(Profit) の累積最大値を計算します。

RUNNING_MIN(expression)

区分内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積最小値を返します。

RUNNING_MIN(SUM([Profit])) は SUM(Profit) の累積最小値を計算します。

RUNNING_SUM(expression)

区分内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積合計を返します。

RUNNING_SUM(SUM([Profit])) は SUM(Profit) の累積合計を計算します。

SCRIPT_BOOL

指定された式からブールの結果を返します。式は実行中の外部サービス インスタンスに直接渡されます。

R 式では、パラメーターに .argn (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。

Python 式では、_argn (先頭にアンダースコア) を使用します。

この R の例では、.arg1 は SUM([Profit]) に等しくなります。

SCRIPT_BOOL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

それ以外の場合は False を返します。次の例はワシントンのストア ID に対して True を返します。この例は "IsStoreInWA" という計算フィールドの定義となる可能性があります。

SCRIPT_BOOL('grepl(".*_WA", .arg1, perl=TRUE)',ATTR([Store ID]))

Python 用のコマンドは以下のようになります。

SCRIPT_BOOL("return map(lambda x : x > 0, _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_INT

指定された式から整数の結果を返します。式は実行中の外部サービス インスタンスに直接渡されます。

R 式では、パラメーターに .argn (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。

Python 式では、_argn (先頭にアンダースコア) を使用します。

この R の例では、.arg1 は SUM([Profit]) に等しくなります。

SCRIPT_INT("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

次の例では、k-means クラスタリングが 3 つのクラスタ作成に使用されます。

SCRIPT_INT('result <- kmeans(data.frame(.arg1,.arg2,.arg3,.arg4), 3);result$cluster;', SUM([Petal length]), SUM([Petal width]),SUM([Sepal length]),SUM([Sepal width]))

Python 用のコマンドは以下のようになります。

SCRIPT_INT("return map(lambda x : int(x * 5), _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_REAL

指定された式から実際の結果を返します。式は実行中の外部サービス インスタンスに直接渡されます。R

R 式では、パラメーターに .argn (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。

Python 式では、_argn (先頭にアンダースコア) を使用します。

この R の例では、.arg1 は SUM([Profit]) に等しくなります。

SCRIPT_REAL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

次の例では、温度の値をセ氏からカ氏に変換します。

SCRIPT_REAL('library(udunits2);ud.convert(.arg1, "celsius", "degree_fahrenheit")',AVG([Temperature]))

Python 用のコマンドは以下のようになります。

SCRIPT_REAL("return map(lambda x : x * 0.5, _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_STR

指定された式から文字列の結果を返します。式は実行中の外部サービス インスタンスに直接渡されます。

R 式では、パラメーターに .argn (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。

Python 式では、_argn (先頭にアンダースコア) を使用します。

この R の例では、.arg1 は SUM([Profit]) に等しくなります。

SCRIPT_STR("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

次の例ではより複雑な文字列から州名の省略形を抽出します (元のフォーム 13XSL_CA, A13_WA において)。

SCRIPT_STR('gsub(".*_", "", .arg1)',ATTR([Store ID]))

Python 用のコマンドは以下のようになります。

SCRIPT_STR("return map(lambda x : x[:2], _arg1)", ATTR([Region]))

SIGN(number)

数値の符号を返します。数値が負の場合は -1、数値がゼロの場合は 0、数値が正の場合は 1 が返されます。

Profit フィールドの平均が負の値の場合は、次のようになります。

SIGN(AVG(Profit)) = -1

SIN(number)

角の正弦を返します。角を弧度で指定します。

SIN(0) = 1.0

SIN(PI( )/4) = 0.707106781186548

SIZE()

区分内の行数を返します。たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付区分内には 7 行があるため、日付区分の Size() は 7 になります。

現在の区分に 5 行含まれる場合、SIZE() = 5

SPACE(number)

指定された文字 number 分の空白で構成された文字列を返します。

SPACE(1) = " "

SPLIT(string, delimiter, token number)

指定した文字列を基に、区切り文字を使用して連続したトークンに文字列を分割したサブストリングを返します。

文字列は区切り文字とトークンが交互に連続する文字列として解釈されます。そのため、文字列がabc-defgh-i-jklで区切り文字が「-」の場合、「abc」「defgh」「i」「jlk」がトークンとなります。これらをトークン 1 からトークン 4 と考えます。SPLIT はトークン数に対応するトークンを返します。トークン数が正の場合、トークンは文字列の左端からカウントされます。トークン数が負の場合、トークンは文字列の右からカウントされます。

SPLIT (‘a-b-c-d’, ‘-‘, 2) = ‘b’

SPLIT (‘a|b|c|d’, ‘|‘, -2) = ‘c’

注: split および custom split コマンドは、次の種類のデータ ソースで使用できます。Tableau データ抽出、Microsoft Excel、テキスト ファイル、PDF ファイル、Salesforce、OData、Microsoft Azure Market Place、Google Analytics、Vertica、Oracle、MySQL、PostgreSQL、Teradata、Amazon Redshift、Aster Data、Google Big Query、Cloudera Hadoop Hive、Hortonworks Hive、Microsoft SQL Server。

一部のデータ ソースは、文字列の分割に制限を課します。次の表は、負のトークン数をサポートするデータ ソースや、データ ソースごとに許可される分割の数に制限があるかどうかを示します。他のデータ ソースでは有効な負のトークン数を指定 SPLIT 関数は、これらのデータ ソースでは次のエラーを返します:「このデータ ソースでは、右からの分割はサポートされません。」

データ ソース 左/右の制約 分割の最大数 バージョンの制限
Tableau Data Extract 両方 無制限  
Microsoft Excel 両方 無制限  
テキスト ファイル 両方 無制限  
Salesforce 両方 無制限  
OData 両方 無制限  
Google Analytics 両方 無制限  
Tableau データ サーバー 両方 無制限 バージョン 9.0 でサポート。
Vertica 左のみ 10  
Oracle 左のみ 10  
MySQL 両方 10  
PostgreSQL バージョン 9.0 より前は左のみ。バージョン 9.0 以降は両方。 10  
Teradata 左のみ 10 バージョン 14 以降
Amazon Redshift 左のみ 10  
Aster Database 左のみ

10

 
Google BigQuery 左のみ 10  
Hortonworks Hadoop Hive 左のみ 10  
Cloudera Hadoop 左のみ 10 Impala はバージョン 2.3.0 以降でサポートされます。
Microsoft SQL Server 両方 10 2008 以降

SQRT(number)

数値の平方根を返します。

SQRT(25) = 5

SQUARE(number)

数値の平方を返します。

SQUARE(5) = 25

STARTSWITH(string, substring)

stringsubstring で始まる場合は、true を返します。行頭の空白は無視されます。

STARTSWITH(“Joker”, “Jo”) = true

STDEV(expression)

サンプル母集団に基づいて、指定された式のすべての値の統計的標準偏差を返します。

STDEVP(expression)

バイアス母集団に基づいて、指定された式のすべての値の統計的標準偏差を返します。

STR(expression)

引数を文字列としてキャストします。

STR([Age])Age というメジャーのすべての値を文字列に変換します。

SUM(expression)

式内のすべての値の合計を返します。SUM に使用できるのは数値フィールドだけです。NULL 値は無視されます。

TAN(number)

角の正接を返します。角を弧度で指定します。

TAN(PI ( )/4) = 1.0

TIMESTAMP_TO_USEC(expression)

: Google BigQuery に接続時のみサポート

TIMESTAMP データ型を UNIX タイムスタンプ (ミリ秒単位) に変換します。

TIMESTAMP_TO_USEC(#2012-10-01 01:02:03#)=1349053323000000

TLD(string_url)

: Google BigQuery に接続時のみサポート

URL 文字列が指定された場合に、URL 内のトップ レベル ドメインと国ドメイン (ある場合) を返します。

TLD('http://www.google.com:80/index.html') = '.com'

TLD('http://www.google.co.uk:80/index.html') = '.co.uk'

TODAY( )

現在の日付を返します。

TODAY( ) = 2004-04-15

TOTAL(expression)

表計算区分で指定された式の合計を返します。

このビューから始めるものとします。

計算エディタを開いて、[総計] という名前の新しいフィールドを作成します。

[総計] を [テキスト] にドロップして、SUM(Sales) と置き換えます。ビューが、既定の [次を使用して計算] 値に基づいて値を合計した結果に変わります。

ここで、既定の [次を使用して計算] 値は何か、という疑問が生じさます。[データ] ペイン内の [総計] を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、[編集] を選択します。少量の追加の情報を使用できます。

既定の [次を使用して計算] 値は、[表 (横)] です。結果は、[総計] が表の各行の横の合計となります。そのため、各行で横方向に表示される値は、元のバージョンの表の値の合計となります。

元の表の "2011/Q1 (2011 年第 1 四半期)" 行の値は、$8601、$6579、$44262、および $15006 でした。SUM(Sales)[総計] で置き換えた後の表内の値は、すべて $74,448 で、4 つの元の値の合計になります。

[テキスト] にドロップすると、[総計] の横に三角形が表示されます。

これは、このフィールドが表計算を使用していることを示します。フィールドを右クリックして [表計算の編集] を選択し、関数を異なる [次を使用して計算] 値にリダイレクトできます。たとえば、それを Table (Down) に設定できます。その場合、表は次のようになります。

TRIM(string)

先頭と末尾の空白を削除した文字列を返します。たとえば、TRIM(" Calculation ") = "Calculation"

UPPER(string)

string のすべての文字を大文字に返します。

UPPER("Calculation") = "CALCULATION"

USEC_TO_TIMESTAMP(expression)

: Google BigQuery に接続時のみサポート

UNIX タイムスタンプ (ミリ秒単位) を TIMESTAMP データ型に変換します。

USEC_TO_TIMESTAMP(1349053323000000) = #2012-10-01 01:02:03#

USERDOMAIN()

ユーザーが Tableau Server にサインオンしている場合は、現在のユーザーのドメインを返します。Tableau Desktop ユーザーがドメイン上に存在する場合は、Windowsドメインを返します。それ以外の場合は、この関数は NULL 文字列を返します。

[Manager]=USERNAME() AND [Domain]=USERDOMAIN()

USERNAME( )

現在のユーザーのユーザー名を返します。これは、ユーザーがサインインしている場合は Tableau Server または Tableau Online のユーザー名、それ以外の場合は Tableau Desktop ユーザーのローカルまたはネットワーク ユーザー名になります。

[Manager]=USERNAME( )

dhallsten というマネージャーがサインインしている場合、この関数が True を返すのは、ビューの "Manager (マネージャー)" フィールドが "dhallsten" であるときに限ります。この計算フィールドをフィルターとして使用すると、サーバーにサインインしているユーザーと関連性のあるデータのみを表示するユーザー フィルターを作成できます。

VAR(expression)

サンプル母集団に基づいて、指定された式のすべての値の統計的変異を返します。

VARP(expression)

母集団全体について、指定された式のすべての値の統計的変異を返します。

WINDOW_AVG(expression, [start, end])

ウィンドウ内の式の平均を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付区分内の期間平均は、全日付にわたって平均した売上高の値を返します。

WINDOW_AVG(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 行目から現在の行までの SUM(Profit) の平均を計算します。

WINDOW_CORR(expression1, expression2, [start, end])

ウィンドウ内の 2 つの式のピアソン相関係数を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

ピアソン相関係数は、2 つの変数の間の線形関係を測定します。結果は -1 から +1 の範囲となります。ここで、1 つの変数のプラスの変化はもう一方の変数の対応する倍率のプラスの変化を示し、1 は正確なプラスの直線関係を示します。0 は分布間に線形の関係がないことを示し、−1 は正確なマイナスの関係を示します。

同等の集計関数:CORR があります。

次の計算式は、5 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) のピアソン相関係数を返します。

WINDOW_CORR(SUM[Profit]), SUM([Sales]), -5, 0)

WINDOW_COUNT(expression, [start, end])

ウィンドウ内の式の数を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

WINDOW_COUNT(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 行目から現在の行までの SUM(Profit) の件数を計算します。

WINDOW_COVAR(expression1, expression2, [start, end])

ウィンドウ内の 2 つの式の標本共分散を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始および終了引数を省略すると、ウィンドウは区分全体となります。

標本共分散では、母共分散によって (WINDOW_COVARP 関数で) 使用される n ではなく、non-null データ ポイントの数である n-1 を使用して共分散計算を標準化します。標本共分散は、データが大きな人口に対する共分散の見積もりに使用されるランダムなサンプルの場合に適しています。

同等の集計関数:COVAR があります。

次の計算式は、2 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) の標本共分散を返します。

WINDOW_COVAR(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)

WINDOW_COVARP(expression1, expression2, [start, end])

ウィンドウ内で 2 つの式の母共分散を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

母共分散は標本共分散に (n-1)/n を乗算したものです。ここで、n は non-null データ ポイントの合計です。母共分散は、対象のすべてのアイテムに対して利用可能なデータがある場合に最適です。反対に、アイテムのランダムなサブセットのみがある場合には、標本共分散 (WINDOW_COVAR 関数を使用) が適しています。

同等の集計関数:COVARP があります。Tableau 関数 (アルファベット順)(Link opens in a new window)を参照してください。

次の計算式は、2 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) の母共分散を返します。

WINDOW_COVARP(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)

WINDOW_MEDIAN(expression, [start, end])

ウィンドウ内の式の中央値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

たとえば、次のビューには四半期ごとの利益が示されています。日付区分内のウィンドウの中央値は、全日付にわたる利益の中央値を返します。

WINDOW_MEDIAN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の中央値を計算します。

WINDOW_MAX(expression, [start, end])

ウィンドウ内の式の最大値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付区分内の期間最大値は、全日付にわたる売上高の最大値を返します。

WINDOW_MAX(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の最大値を計算します。

WINDOW_MIN(expression, [start, end])

ウィンドウ内の式の最小値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付区分内の期間最小値は、全日付にわたる売上高の最小値を返します。

WINDOW_MIN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の最小値を計算します。

WINDOW_PERCENTILE(expression, number, [start, end])

ウィンドウ内の指定した百分位値に対応する値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

WINDOW_PERCENTILE(SUM([Profit]), 0.75, -2, 0) は、2 行前から現在の行に SUM(Profit) の 75% を返します。

WINDOW_STDEV(expression, [start, end])

ウィンドウ内の式のサンプルの標準偏差を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

WINDOW_STDEV(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の標準偏差を計算します。

WINDOW_STDEVP(expression, [start, end])

ウィンドウ内の式のバイアス標準偏差を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

WINDOW_STDEVP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の標準偏差を計算します。

WINDOW_SUM(expression, [start, end])

ウィンドウ内の式の合計を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付区分内で計算される期間合計は、全四半期にわたる売上高の合計を返します。

WINDOW_SUM(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の合計を計算します。

WINDOW_VAR(expression, [start, end])

ウィンドウ内の式の標本分散を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

WINDOW_VAR((SUM([Profit])), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の分散を計算します。

WINDOW_VARP(expression, [start, end])

ウィンドウ内の式のバイアス分散を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。区分内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、区分全体が使用されます。

WINDOW_VARP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の分散を計算します。

XPATH_BOOLEAN(XML string, XPath expression string)

: Hadoop Hive に接続時のみサポート

XPath 式がノードに一致した場合、または true に評価された場合に true を返します。

XPATH_BOOLEAN('<values> <value id="0">1</value><value id="1">5</value>', 'values/value[@id="1"] = 5') = true

XPATH_DOUBLE(XML string, XPath expression string)

: Hadoop Hive に接続時のみサポート

XPath 式の浮動小数点値を返します。

XPATH_DOUBLE('<values><value>1.0</value><value>5.5</value> </values>', 'sum(value/*)') = 6.5

XPATH_FLOAT(XML string, XPath expression string)

: Hadoop Hive に接続時のみサポート

XPath 式の浮動小数点値を返します。

XPATH_FLOAT('<values><value>1.0</value><value>5.5</value> </values>','sum(value/*)') = 6.5

XPATH_INT(XML string, XPath expression string)

: Hadoop Hive に接続時のみサポート

XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。

XPATH_INT('<values><value>1</value><value>5</value> </values>','sum(value/*)') = 6

XPATH_LONG(XML string, XPath expression string)

: Hadoop Hive に接続時のみサポート

XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。

XPATH_LONG('<values><value>1</value><value>5</value> </values>','sum(value/*)') = 6

XPATH_SHORT(XML string, XPath expression string)

: Hadoop Hive に接続時のみサポート

XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。

XPATH_SHORT('<values><value>1</value><value>5</value> </values>','sum(value/*)') = 6

XPATH_STRING(XML string, XPath expression string)

: Hadoop Hive に接続時のみサポート

最初に一致したノードのテキストを返します。

XPATH_STRING('<sites ><url domain="org">http://www.w3.org</url> <url domain="com">http://www.tableau.com</url></sites>', 'sites/url[@domain="com"]') = 'http://www.tableau.com'


YEAR (date)

指定された日付の年の部分を整数として返します。

YEAR(#2004-04-15#) = 2004

ZN(expression)

式が NULL でない場合は式を返し、それ以外は 0 を返します。NULL 値の代わりにゼロ値を使用するには、この関数を使用してください。

ZN([Profit]) = [Profit]


関数についてより詳しく知りたいですか?

関数のトピック(Link opens in a new window)をご覧ください。

関連項目

Tableau 関数 (カテゴリ別)(Link opens in a new window)

Tableau で使用する関数(Link opens in a new window)

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