v0.57

案例

case（别名 if）检查一个值是否与一系列条件匹配，并根据第一个满足的条件返回某种输出。if 和 case 的工作方式完全相同。

您可以选择性地告诉 case 在没有任何条件满足时返回一个默认输出。如果您不设置默认输出，case 将在检查完所有条件后返回 null（null 值在 Metabase 中显示为空白值）。

每当您需要时，请使用 case 表达式来

分桶一系列值,
基于多列条件标记行，或
基于条件逻辑进行聚合.

语法
`case(condition1, output1, condition2, output2, ..., default_output)`
返回第一个满足的条件的输出。

示例
`case(isempty("glass half full"), "empty glass", isNull("glass half full"), "missing glass", "glass half full")`
“glass half full”

为频数表或直方图分桶数据

金额	桶
6	0-9
18	10-19
31	30-39
57	50+

其中 Bucket 是一个自定义列，使用表达式

case([Amount] >= 0  AND [Amount] <=  9,  "0-9",
     [Amount] >= 10 AND [Amount] <= 19,  "10-19",
     [Amount] >= 20 AND [Amount] <= 29,  "20-29",
     [Amount] >= 30 AND [Amount] <= 39,  "30-39",
     [Amount] >= 40 AND [Amount] <= 49,  "40-49", "50+")

基于多列条件标记行

目击 ID	有翅膀	有脸	目击类型
1	真	真	鸟
2	真	假	飞机
3	假	真	超人
4	假	假	未知

其中 Sighting Type 是一个自定义列，使用表达式

case([Has Wings] = TRUE  AND [Has Face] = TRUE,  "Bird",
     [Has Wings] = TRUE  AND [Has Face] = FALSE, "Plane",
     [Has Wings] = FALSE AND [Has Face] = TRUE,  "Superman", "Unknown")

您可以使用包含“标签”的列来

基于多列条件聚合数据

您可以将 case 与聚合函数结合使用，只聚合满足您条件的行。

例如，如果我们想计算每个订单日期的唯一订单数量，但只计算状态为“已发货”的订单

订单 ID	订单日期	状态
1	2022-04-01	已付款
1	2022-04-03	已发货
2	2022-05-12	已付款
2	2022-05-12	已取消

创建自定义表达式 distinct(case([Status] = "Shipped", [Order ID])) 并将其命名为“总已发货订单”。
选择 Order Date 作为分组依据列。
点击 可视化 以返回结果

订单日期	总已发货订单
2022-04-01	1
2022-05-01	0

支持的数据类型

数据类型	与 `case` 配合使用
字符串是	✅
数字	✅
时间戳	✅
布尔值	✅
JSON	❌

限制

所有输出必须具有相同的数据类型。

避免:

case(condition1, "string", condition2, TRUE, condition3, 1)

执行:

case(condition1, "string", condition2, "TRUE", condition3, "1")

本节介绍了可与 Metabase case 表达式互换使用的函数和公式，并附有关于如何为您的用例选择最佳选项的说明。

Metabase 表达式

Coalesce
Countif
Sumif

其他工具

SQL
电子表格
Python

Coalesce

使用来自 Coalesce: 合并值示例中的表

说明	评论	`coalesce([Notes], [Comments] "无备注或评论。")`
我有一条备注。	我有一条评论。	我有一条备注。
	我有一条评论。	我有一条评论。
我有一条备注。		我有一条备注。
		无备注或评论。

Metabase coalesce 表达式

coalesce([Notes], [Comments] "No notes or comments.")

等同于 case 表达式

case(ISBLANK([Notes]) = FALSE AND ISBLANK([Comments]) = FALSE, [Notes],
     ISBLANK([Notes]) = TRUE  AND ISBLANK([Comments]) = False, [Comments],
     ISBLANK([Notes]) = FALSE AND ISBLANK([Comments]) = TRUE,  [Notes],
     ISBLANK([Notes]) = TRUE  AND ISBLANK([Comments]) = TRUE,  "No notes or comments")

如果您不介意在两个列都非空时取第一个值，那么 coalesce 的写法会更简洁。如果您想为这种情况定义一个特定的输出（例如，“我有一条备注和一条评论”），请使用 case。

Countif

使用来自聚合数据示例中的表

订单 ID	订单日期	状态
1	2022-04-01	已付款
1	2022-04-03	已发货
2	2022-05-12	已付款
2	2022-05-12	已取消

Metabase countif 表达式

countif(case([Status] = "Shipped"))

等同于 case 表达式

count(case([Status] = "Shipped", [Row ID]))

countif 等同于 case，当您计算满足条件的**所有**行时。如果您想计算满足条件的**唯一**行，则它**不**等同。

Sumif

使用来自聚合数据示例的扩展表

行 ID	订单 ID	订单日期	状态	金额
1	1	2022-04-01	已付款	$20
2	1	2022-04-03	已发货	$20
3	2	2022-05-12	已付款	$80
4	2	2022-05-12	已取消	$80

Metabase sumif 表达式

sumif([Amount], [Status] = "Shipped")

等同于 case 表达式

sum(case([Status] = "Shipped", [Amount]))

sumif 等同于 case，当您对单一条件的单一列求和时。

如果您想在第二个、单独的条件下对第二个列求和，您应该使用 case。例如，如果您想在 Status = “Shipped” 时对 Amount 列求和，并在 Status = “Refunded” 时对另一个（假设的）列 Refunded Amount 求和。

SQL

在大多数情况下（除非您使用的是 NoSQL 数据库），通过笔记本编辑器创建的问题会被转换为 SQL 查询，这些查询会针对您的数据库或数据仓库运行。Metabase case 表达式会被转换为 SQL CASE WHEN 语句。

使用来自标记行示例中的表

目击 ID	有翅膀	有脸	目击类型
1	真	真	鸟
2	真	假	飞机
3	假	假	超人
4	假	真	未知

SQL CASE WHEN 语句

SELECT
    CASE WHEN "Has Wings" = TRUE  AND "Has Face" = TRUE  THEN "Bird"
         WHEN "Has Wings" = TRUE  AND "Has Face" = FALSE THEN "Plane"
         WHEN "Has Wings" = FALSE AND "Has Face" = TRUE  THEN "Superman"
         ELSE "Unknown" END
FROM mystery_sightings

等同于用于**Sighting Type**的 case 表达式

case([Has Wings] = TRUE  AND [Has Face] = TRUE,  "Bird",
     [Has Wings] = TRUE  AND [Has Face] = FALSE, "Plane",
     [Has Wings] = FALSE AND [Has Face] = TRUE,  "Superman", "Unknown")

例如，这个用于排序条形图的 SQL 技巧可以使用 Metabase case 表达式来代替。

电子表格

使用来自标记行示例中的表

目击 ID	有翅膀	有脸	目击类型
1	真	真	鸟
2	真	假	飞机
3	假	假	超人
4	假	真	未知

电子表格公式

=IF(AND(B2 = TRUE, C2 = TRUE), "Bird",
    IF(AND(B2 = TRUE, C2 = FALSE), "Plane",
       IF(AND(B2 = FALSE, C2 = TRUE), "Superman", "Unknown")
      )
    )

等同于用于**Sighting Type**的 case 表达式

case([Has Wings] = TRUE  AND [Has Face] = TRUE,  "Bird",
     [Has Wings] = TRUE  AND [Has Face] = FALSE, "Plane",
     [Has Wings] = FALSE AND [Has Face] = TRUE,  "Superman", "Unknown")

Python

有很多方法可以使用 Python 实现条件逻辑。我们将涵盖适用于转换为 Metabase case 表达式的方法。

使用来自标记行示例（并假设它在名为 df 的数据框中）的表

目击 ID	有翅膀	有脸	目击类型
1	真	真	鸟
2	真	假	飞机
3	假	假	超人
4	假	真	未知

numpy select()

conditions = [
    (df["has_wings"] == True) & (df["has_face"] == True),
    (df["has_wings"] == True) & (df["has_face"] == False),
    (df["has_wings"] == False) & (df["has_face"] == True)]

outputs = ["Bird", "Plane", "Superman"]

df["Sighting Type"] = np.select(conditions, outputs, default="Unknown")

带有 pandas apply() 的辅助函数

def Identify(df):
    if ((df["has_wings"] == True) & (df["has_face"] == True)):
        return "Bird"
    elif ((df["has_wings"] == True) & (df["has_face"] == False)):
        return "Plane"
    elif ((df["has_wings"] == False) & (df["has_face"] == True)):
        return "Superman"
    else:
        return "Unknown"

df["Sighting Type"]= df.apply(Identify, axis=1)

上述方法等同于用于**Sighting Type**的 case 表达式

case([Has Wings] = TRUE  AND [Has Face] = TRUE,  "Bird",
     [Has Wings] = TRUE  AND [Has Face] = FALSE, "Plane",
     [Has Wings] = FALSE AND [Has Face] = TRUE,  "Superman", "Unknown")

延伸阅读

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