SumIf

SumIf 根据条件汇总列中的值。

语法:SumIf(column, condition)

示例:在下表中,SumIf([Payment], [Plan] = "Basic") 将返回 200。

付款 计划
100 基础版
100 基础版
200 商业版
200 商业版
400 高级版

聚合公式,如 sumif,应添加到查询构建器的汇总菜单 > 自定义表达式(如果需要,请在菜单中向下滚动)。

参数

  • column 可以是数字列的名称,也可以是返回数字列的函数
  • condition 是返回布尔值(truefalse)的函数条件语句,例如条件语句 [Payment] > 100

多重条件

我们将使用以下示例数据向您展示带有必需可选混合条件的 SumIf

付款 计划 收到日期
100 基础版 2020 年 10 月 1 日
100 基础版 2020 年 10 月 1 日
200 商业版 2020 年 10 月 1 日
200 商业版 2020 年 11 月 1 日
400 高级版 2020 年 11 月 1 日

必需条件

要根据多个必需条件汇总列,请使用 AND 运算符组合这些条件

SumIf([Payment], ([Plan] = "Basic" AND month([Date Received]) = 10))

此表达式将返回示例数据中的 200:所有在 10 月收到的基础版计划付款的总和。

可选条件

要根据多个可选条件汇总列,请使用 OR 运算符组合这些条件

SumIf([Payment], ([Plan] = "Basic" OR [Plan] = "Business"))

在示例数据上返回 600。

一些必需和一些可选条件

要结合必需和可选条件,请使用括号对条件进行分组

SumIf([Payment], ([Plan] = "Basic" OR [Plan] = "Business") AND month([Date Received]) = 10)

在示例数据上返回 400。

提示:养成在 ANDOR 组周围加上括号的习惯,以避免将必需条件变为可选(反之亦然)。

按组的条件小计

要获取类别或组的条件小计,例如每个计划的总付款,您需要

  1. 编写一个带条件的 sumif 公式。
  2. 在查询构建器中添加一个分组依据列。
付款 计划 收到日期
100 基础版 2020 年 10 月 1 日
100 基础版 2020 年 10 月 1 日
200 商业版 2020 年 10 月 1 日
200 商业版 2020 年 11 月 1 日
400 高级版 2020 年 11 月 1 日

汇总商业版和高级版计划的付款

SumIf([Payment], [Plan] = "Business" OR [Plan] = "Premium")

或者,汇总所有非“基础版”计划的付款

SumIf([Payment], [Plan] != "Basic")

“不等于”运算符 != 应写为 !=。

要按月查看这些付款,请将分组依据列设置为“收到日期:月份”。

收到日期:月份 商业版和高级版计划的总付款
十月 200
十一月 600

提示:与他人分享您的工作时,使用 OR 筛选器会很有帮助,即使 != 筛选器更短。包含性 OR 筛选器更容易理解汇总中包含哪些类别(例如,计划)。

接受的数据类型

数据类型 适用于 SumIf
字符串
数字
时间戳
布尔
JSON

请参阅参数

做同一件事的不同方法,因为 CSV 文件仍然占世界数据的 40%。

Metabase

其他工具

case

您可以结合 Sumcase

Sum(case([Plan] = "Basic", [Payment]))

来做与 SumIf 相同的事情

SumIf([Payment], [Plan] = "Basic")

case 版本允许您在条件不满足时汇总不同的列。例如,您可以创建一个名为“Revenue”的列,它在以下情况下进行汇总:

  • 当“Plan = Basic”时,汇总“Payments”列,并且
  • 否则汇总“Contract”列。
sum(case([Plan] = "Basic", [Payment], [Contract]))

CumulativeSum

SumIf 不执行运行总计。您需要将 CumulativeSum 聚合与 case 公式结合使用。

例如,要按月获取商业版和高级版计划的付款运行总计(使用我们的付款示例数据

收到日期:月份 商业版和高级版计划的总付款
十月 200
十一月 800

汇总 > 自定义表达式创建聚合

CumulativeSum(case(([Plan] = "Basic" OR [Plan] = "Premium"), [Payment], 0))

不要忘记将分组依据列设置为“收到日期:月份”。

SQL

当您使用查询构建器运行问题时,Metabase 会将您的查询构建器设置(筛选器、汇总等)转换为 SQL 查询,并针对您的数据库运行该查询以获取结果。

如果我们的付款示例数据存储在 PostgreSQL 数据库中,则 SQL 查询

SELECT
    SUM(CASE WHEN plan = "Basic" THEN payment ELSE 0 END) AS total_payments_basic
FROM invoices

等同于 Metabase 表达式

SumIf([Payment], [Plan] = "Basic")

要添加带分组列的多重条件,请使用 SQL 查询

SELECT
    DATE_TRUNC("month", date_received)                       AS date_received_month,
    SUM(CASE WHEN plan = "Business" THEN payment ELSE 0 END) AS total_payments_business_or_premium
FROM invoices
GROUP BY
    DATE_TRUNC("month", date_received)

SQL 查询的 SELECT 部分与 Metabase SumIf 表达式匹配

SumIf([Payment], [Plan] = "Business" OR [Plan] = "Premium")

SQL 查询的 GROUP BY 部分映射到 Metabase 的分组依据列,设置为“收到日期:月份”。

电子表格

如果我们的付款示例数据在一个电子表格中,“付款”在 A 列,“收到日期”在 B 列,则电子表格公式

=SUMIF(B:B, "Basic", A:A)

产生与 Metabase 表达式相同的结果

SumIf([Payment], [Plan] = "Basic")

要添加其他条件,您需要切换到电子表格的数组公式

Python

如果我们的付款示例数据在名为 dfpandas 数据框列中,则 Python 代码

df.loc[df['Plan'] == "Basic", 'Payment'].sum()

等同于 Metabase 表达式

SumIf([Payment], [Plan] = "Basic")

要添加带分组列的多重条件

import datetime as dt

## Optional: convert the column to a datetime object

    df['Date Received'] = pd.to_datetime(df['Date Received'])

## Extract the month and year

    df['Date Received: Month'] = df['Date Received'].dt.to_period('M')

## Add your conditions

    df_filtered = df[(df['Plan'] == 'Business') | (df['Plan'] == 'Premium')]

## Sum and group by

    df_filtered.groupby('Date Received: Month')['Payment'].sum()

这些步骤将产生与 Metabase SumIf 表达式相同的结果(将分组依据列设置为“收到日期:月份”)。

SumIf([Payment], [Plan] = "Business" OR [Plan] = "Premium")

延伸阅读

阅读其他 Metabase 版本的文档。

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