DatetimeDiff

datetimeDiff 使用指定的时间单位获取两个日期时间值之间的时间量。请注意，差值是按*整*单位计算的（请参阅下面的示例）。

参数

日期时间1 和 日期时间2 可以是

• 时间戳列的名称，
• 返回 日期时间 的自定义表达式，或者
• 格式为 "YYYY-MM-DD" 或 "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS" 的字符串（如上例所示）。

单位 可以是以下任何一种

• “年”
• “季度”
• “月”
• “周”
• “日”
• “小时”
• “分钟”
• “秒”

计算年龄

假设您是一名奶酪制造商，您希望跟踪您的熟化过程

熟化年龄（月）是一个自定义列，其表达式为

datetimeDiff([Aging Start], [Aging End], "month")

要计算奶酪的*当前*熟化年龄（以月为单位），您可以使用 now 作为第二个日期时间参数，如下所示

datetimeDiff([Aging Start], now, "month")

要计算奶酪的当前熟化年龄（以天为单位），您可以使用

datetimeDiff([Aging Start], now, "day")

支持的数据类型

我们使用“时间戳”和“日期时间”来指代 Metabase 支持的任何时间数据类型。有关 Metabase 中这些数据类型的更多信息，请参阅 时区。

如果您的时间戳在数据库中以字符串或数字形式存储，管理员可以从表元数据页面将其转换为时间戳。

限制

以下数据库目前不支持 datetimeDiff

• Druid

相关函数

本节介绍与 Metabase datetimeDiff 表达式功能相同且具有相同工作方式的函数和公式，并提供有关如何选择最适合您用例的选项的说明。

• SQL
• 电子表格
• Python

SQL

当您使用查询构建器运行查询时，Metabase 会将您的图形查询设置（过滤器、摘要等）转换为查询，并针对您的数据库运行该查询以获取结果。

如果我们的 奶酪样本数据 存储在 PostgreSQL 数据库中

SELECT DATE_PART('month', AGE(aging_end, aging_start)) AS mature_age_months
FROM cheese

等同于 Metabase datetimeDiff 表达式

datetimeDiff([Aging Start], [Aging End], "month")

某些数据库（如 Snowflake 和 BigQuery）支持 DATEDIFF 或 DATE_DIFF 等函数。有关更多信息，请查看我们的 常见 SQL 参考指南 列表。

电子表格

如果我们的 奶酪样本数据 位于一个电子表格中，其中“开始熟化”在 B 列，“结束熟化”在 C 列

DATEDIF(B1, C1, "M")

产生与以下结果相同的结果

datetimeDiff([Aging Start], [Aging End], "month")

是的，DATEDIF 看起来有点不对劲，但电子表格函数确实是只有一个“f”的 DATEDIF()，而不是 DATEDIFF()。

Python

假设 奶酪样本数据 在一个名为 df 的 pandas 数据框列中，您可以直接减去日期，并使用 numpy 的 timedelta64 将差值转换为月

df['Mature Age (Months)'] = (df['Aging End'] - df['Aging Start']) / np.timedelta64(1, 'M')

等同于

datetimeDiff([Aging Start], [Aging End], "month")

延伸阅读

• 自定义表达式文档
• 自定义表达式教程
• 时间序列分析