定价
登录 开始使用
文档 学习
主页
分析
嵌入
管理
其他资源

Case（条件判断）

case (别名 if) 检查值是否符合一系列条件，并根据第一个满足的条件返回相应的输出。if 和 case 的工作方式完全相同。

您可以选择性地指定 case 在没有条件满足时返回一个默认输出。如果您未设置默认输出，case 在检查所有条件后将返回 null（null 值在 Metabase 中显示为空白）。

当您需要以下操作时，可以使用 case 表达式：

语法
case(condition1, output1, condition2, output2, ..., default_output)
返回第一个满足条件的输出。
示例
case(isempty("glass half full"), "empty glass", isNull("glass half full"), "missing glass", "glass half full")
“半满的玻璃杯”

为频率表或直方图数据进行分桶

金额 分桶
6 0-9
18 10-19
31 30-39
57 50+

其中 Bucket 是一个包含以下表达式的自定义列：

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+")

根据多列条件为行打标签

目击 ID 有翅膀 有人脸 目击类型
1 是 是 鸟
2 是 否 飞机
3 否 否 超人
4 否 是 未知

其中 Sighting Type 是一个包含以下表达式的自定义列：

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：

根据多列条件聚合数据

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，如果我们想统计每个订单日期中“已发货”状态的唯一订单数量，可以使用以下方法：

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
  1. 创建自定义表达式 distinct(case([Status] = "Shipped", [Order ID])) 并将其命名为“已发货订单总数”。
  2. 选择 Order Date 作为分组列。
  3. 点击 可视化 以返回结果
订单日期 已发货订单总数
2022-04-01 1
2022-05-01 0

支持的数据类型

数据类型 适用于 case
字符串 ✅
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)

建议:

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

本节介绍可以与 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

其他工具

Coalesce

使用 Coalesce：合并值 示例中的表格

备注 评论 coalesce([Notes], [Comments] "No notes or comments.")
我有一个备注。 我有一个评论。 我有一个备注。
  我有一个评论。 我有一个评论。
我有一个备注。   我有一个备注。
    没有备注或评论。

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")

如果您的两列都不是空白，并且您不介意取第一个值，那么 coalesce 会更容易编写。如果您想为这种情况定义特定的输出（例如，“我有一个备注 和 一个评论”），则使用 case。

Countif

使用 聚合数据 示例中的表格

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 在您计算表格中所有满足条件的行时与 case 等效。如果您想计算满足条件的唯一行，则不等效。

Sumif

使用 聚合数据 示例的扩展版本表格

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]))

当您根据单个条件对单个列进行求和时，sumif 等同于 case。

如果您想在第二个独立条件下对第二个列进行求和，则应使用 case。例如，如果您想在 Status =“已发货”时对 Amount 列求和，并在 Status =“已退款”时对另一个（假设的）列（如 Refunded Amount）求和。

SQL

在大多数情况下（除非您使用 NoSQL 数据库），从 笔记本编辑器 创建的问题会转换为针对您的数据库或数据仓库运行的 SQL 查询。Metabase case 表达式会转换为 SQL CASE WHEN 语句。

使用 行标签 示例中的表格

目击 ID 有翅膀 有人脸 目击类型
1 是 是 鸟
2 是 否 飞机
3 否 否 超人
4 否 是 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 用于排序柱状图的 SQL 技巧 可以改用 Metabase case 表达式来编写。

电子表格

使用 行标签 示例中的表格

目击 ID 有翅膀 有人脸 目击类型
1 是 是 鸟
2 是 否 飞机
3 否 否 超人
4 否 是 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

有许多方法可以使用 Python 实现条件逻辑。我们将介绍那些适合转换为 Metabase case 表达式的方法。

使用 行标签 示例中的表格（假设它在一个名为 df 的数据框中）

目击 ID 有翅膀 有人脸 目击类型
1 是 是 鸟
2 是 否 飞机
3 否 否 超人
4 否 是 未知

numpy 的 select() 函数

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")

使用 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

阅读其他 Metabase 版本 的文档。

© . All rights reserved.