PivotTable
数据透视表。
JSON 表示法 |
---|
{ "rows": [ { object ( |
字段 | |
---|---|
rows[]
|
数据透视表中的每一行分组。 |
columns[]
|
数据透视表中的每个列分组。 |
criteria
|
每个源列偏移量的过滤条件映射(可选)。 系统会在将数据汇总到数据透视表之前应用过滤器。映射的键是要过滤的来源范围的列偏移量,其值是该列的条件。
例如,如果来源为
此字段已弃用,取而代之的是 |
filterSpecs[]
|
在汇总数据透视表的数据之前应用于源列的过滤器。
在响应中会同时填充 |
values[]
|
要包含在数据透视表中的值的列表。 |
valueLayout
|
值应水平列出(作为列)还是垂直列出(作为行)。 |
dataExecutionStatus
|
仅限输出。数据源数据透视表的数据执行状态。 |
联合字段 source_data 。数据透视表数据的来源。
source_data 只能是下列其中一项:
|
|
source
|
数据透视表读取数据的范围。 |
dataSourceId
|
数据透视表从中读取数据的数据源 ID。 |
PivotGroup
数据透视表中的单个分组(行或列)。
JSON 表示法 |
---|
{ "showTotals": boolean, "valueMetadata": [ { object ( |
字段 | |
---|---|
showTotals
|
如果数据透视表应包含此分组的总计数据,则为 true。 |
valueMetadata[]
|
有关分组中的值的元数据。 |
sortOrder
|
此组中的值的排序顺序。 |
valueBucket
|
要排序的相反数据透视组的分桶。如果未指定,系统将按此组的值的字母顺序排序。 |
repeatHeadings
|
如果此数据透视分组中的标题应重复,则为 true。这仅对行分组有效,会被列忽略。 默认情况下,我们会尽量减少标题的重复,如果标题相同,则不显示更高级别的标题。例如,即使下面的第三行对应于“Q1 3 月”,但“Q1”却未显示,因为它与前几行重复。如果将 repeatHeadings 设置为 true,会导致“Feb”和“Mar”重复出现“Q1”。
|
label
|
用于可自定义的行/列组的标签。例如,以下数据透视表中的行标签为
|
groupRule
|
要应用于此行/列组的分组规则。 |
groupLimit
|
要应用到此数据透视组的行数或列数限制。 |
联合字段 source 。数据透视组的数据源。
source 只能是下列其中一项:
|
|
sourceColumnOffset
|
此分组所依据的源范围的列偏移量。
例如,如果来源为 |
dataSourceColumnReference
|
对此分组所依据的数据源列的引用。 |
PivotGroupValueMetadata
数据透视分组中有关值的元数据。
JSON 表示法 |
---|
{
"value": {
object (
|
字段 | |
---|---|
value
|
元数据对应的计算值。(请注意, |
collapsed
|
如果与该值对应的数据处于折叠状态,则为 true。 |
PivotGroupSortValueBucket
有关应将数据透视组中哪些值用于排序的信息。
JSON 表示法 |
---|
{
"valuesIndex": integer,
"buckets": [
{
object (
|
字段 | |
---|---|
valuesIndex
|
|
buckets[]
|
确定从中选择其值进行排序的分桶。 例如,在包含一个行组和两个列组的数据透视表中,行组最多可以列出两个值。第一个值对应于第一列组中的一个值,第二个值对应于第二个列组中的一个值。如果未列出任何值,则表示应根据“总计”对列组对该行进行排序。如果只列出一个值,则相当于使用该存储分区的“总计”。 |
PivotGroupRule
PivotGroup
的可选设置,用于为源数据列中的值定义分桶,而不是细分出每个单独的值。只能为源数据中的每一列添加一个包含组规则的 PivotGroup
,不过,在任何给定的列上,您都可以添加一个具有规则的 PivotGroup
和不具有规则的 PivotGroup
。
JSON 表示法 |
---|
{ // Union field |
字段 | |
---|---|
联合字段 rule 。要应用于 PivotGroup 的规则。
rule 只能是下列其中一项:
|
|
manualRule
|
一个 |
histogramRule
|
一个 |
dateTimeRule
|
一个 |
ManualRule
允许您手动将源数据列中的值整理到使用所选名称的存储分区中。例如,按州汇总人口的数据透视表:
+-------+-------------------+
| State | SUM of Population |
+-------+-------------------+
| AK | 0.7 |
| AL | 4.8 |
| AR | 2.9 |
...
+-------+-------------------+
可以转换为数据透视表,通过向手动分组规则提供组列表(例如,groupName = 'Central', items = ['AL', 'AR', 'IA', ...]),按时区汇总人口。请注意,向源数据添加时区列并调整数据透视表,也能达到类似的效果。
+-----------+-------------------+
| Time Zone | SUM of Population |
+-----------+-------------------+
| Central | 106.3 |
| Eastern | 151.9 |
| Mountain | 17.4 |
...
+-----------+-------------------+
JSON 表示法 |
---|
{
"groups": [
{
object (
|
字段 | |
---|---|
groups[]
|
组名称以及源数据中映射到每个组名称的相应项的列表。 |
ManualRuleGroup
组名称和源数据中应放入采用此名称的组的项目列表。
JSON 表示法 |
---|
{ "groupName": { object ( |
字段 | |
---|---|
groupName
|
组名称,必须为字符串。给定 |
items[]
|
源数据中应放入此组的项。每个项目可以是一个字符串、数字或布尔值。内容项最多可以出现在给定 |
HistogramRule
允许您将源数据列中的数值整理到常量大小的存储分区中。从 HistogramRule.start
到 HistogramRule.end
的所有值都会被归类到大小为 HistogramRule.interval
的组中。此外,HistogramRule.start
下的所有值都会放在一个组中,HistogramRule.end
以上的所有值会放在另一个组中。只有 HistogramRule.interval
是必需的,但如果同时提供了 HistogramRule.start
和 HistogramRule.end
,HistogramRule.start
必须小于 HistogramRule.end
。例如,按年龄显示平均交易额的数据透视表有 50 行以上:
+-----+-------------------+
| Age | AVERAGE of Amount |
+-----+-------------------+
| 16 | $27.13 |
| 17 | $5.24 |
| 18 | $20.15 |
...
+-----+-------------------+
通过应用 HistogramRule.start
为 25、HistogramRule.interval
为 20、HistogramRule.end
为 65 的直方图组规则,可以转换为如下所示的数据透视表。
+-------------+-------------------+
| Grouped Age | AVERAGE of Amount |
+-------------+-------------------+
| < 25 | $19.34 |
| 25-45 | $31.43 |
| 45-65 | $35.87 |
| > 65 | $27.55 |
+-------------+-------------------+
| Grand Total | $29.12 |
+-------------+-------------------+
JSON 表示法 |
---|
{ "interval": number, "start": number, "end": number } |
字段 | |
---|---|
interval
|
所创建的存储分区的大小。必须为正数。 |
start
|
项被放入恒定大小的存储分区中的最小值。以下起始值将归入一个存储分区。此字段是选填字段。 |
end
|
项被放入恒定大小的存储分区中的最大值。高于 end 的值将汇总到一个存储分区中。此字段是选填字段。 |
DateTimeRule
您可以根据日期或时间值的选定部分,将源数据列中的日期时间值整理到存储分区中。例如,假设数据透视表按日期显示销售交易:
+----------+--------------+
| Date | SUM of Sales |
+----------+--------------+
| 1/1/2017 | $621.14 |
| 2/3/2017 | $708.84 |
| 5/8/2017 | $326.84 |
...
+----------+--------------+
应用 DateTimeRuleType
为 YEAR_MONTH 的日期时间组规则会生成以下数据透视表。
+--------------+--------------+
| Grouped Date | SUM of Sales |
+--------------+--------------+
| 2017-Jan | $53,731.78 |
| 2017-Feb | $83,475.32 |
| 2017-Mar | $94,385.05 |
...
+--------------+--------------+
JSON 表示法 |
---|
{
"type": enum (
|
字段 | |
---|---|
type
|
要应用的日期时间分组类型。 |
DateTimeRuleType
日期时间分组规则的可用类型。本文档假定电子表格的语言区域为“en-US”,但某些规则类型在实际呈现日期和时间时使用的是电子表格的语言区域。
枚举 | |
---|---|
DATE_TIME_RULE_TYPE_UNSPECIFIED
|
默认类型,请勿使用。 |
SECOND
|
按秒对日期进行分组,范围为 0 到 59。 |
MINUTE
|
按分钟对日期进行分组,范围为 0 到 59。 |
HOUR
|
使用 24 小时制,按小时将日期分组,范围为 0 到 23。 |
HOUR_MINUTE
|
使用 24 小时制按小时和分钟对日期进行分组,例如 19:45。 |
HOUR_MINUTE_AMPM
|
使用 12 小时制,按小时和分钟对日期进行分组,例如晚上 7:45。系统会根据电子表格的语言区域翻译 AM/PM 字样。 |
DAY_OF_WEEK
|
按星期几(例如星期日)对日期进行分组。星期几会根据电子表格的语言区域进行翻译。 |
DAY_OF_YEAR
|
按一年中的第几天对日期进行分组,范围为 1 到 366。请注意,2 月 29 日之后的日期在闰年的分桶中与非闰年的分桶不同。 |
DAY_OF_MONTH
|
按一个月中的第几天对日期进行分组,范围为 1 到 31。 |
DAY_MONTH
|
按日期和月份对日期进行分组,例如 22 至 11 月。月份根据电子表格的语言区域进行翻译。 |
MONTH
|
按月对日期进行分组,例如 11 月。月份根据电子表格的语言区域进行翻译。 |
QUARTER
|
按季度对日期进行分组,例如 Q1(表示 1 月到 3 月)。 |
YEAR
|
按年份对日期进行分组,例如 2008。 |
YEAR_MONTH
|
按年份和月份对日期进行分组,例如 2008-11。月份根据电子表格的语言区域进行翻译。 |
YEAR_QUARTER
|
按年份和季度对日期进行分组,例如 2008 Q4。 |
YEAR_MONTH_DAY
|
按年、月、日对日期进行分组,例如 2008-11-22。 |
PivotGroupLimit
数据透视分组中行或列的数量限制。
JSON 表示法 |
---|
{ "countLimit": integer, "applyOrder": integer } |
字段 | |
---|---|
countLimit
|
数量限制。 |
applyOrder
|
对数据透视表应用群组限制的顺序。 数据透视组限制按顺序编号从低到高应用。订单号会标准化为从 0 开始的连续整数。
对于写入请求,为了完全自定义应用订单,所有数据透视分组限制都应为此字段设置唯一数字。否则,顺序取决于 |
PivotFilterCriteria
数据透视表中显示/隐藏行的条件。
JSON 表示法 |
---|
{
"visibleValues": [
string
],
"condition": {
object (
|
字段 | |
---|---|
visibleValues[]
|
应包含的值。系统会排除此处未列出的值。 |
condition
|
必须设为 true 才能显示值的条件。(
系统会根据数据透视表工作表来评估采用 A1 表示法表示范围的条件值。系统会以绝对方式处理引用,因此不会在数据透视表中填充引用。例如,“数据透视表 1”的条件值
列标题名称可以引用数据透视表的源数据。例如,如果源数据包含名为“Revenue”和“Cost”的列,并且对类型为 |
visibleByDefault
|
是否默认显示值。如果值为 true,则忽略 |
PivotFilterSpec
与特定源列偏移量关联的数据透视表过滤条件。
JSON 表示法 |
---|
{ "filterCriteria": { object ( |
字段 | |
---|---|
filterCriteria
|
列的条件。 |
联合字段 source 。此过滤条件适用的源列。
source 只能是下列其中一项:
|
|
columnOffsetIndex
|
源范围的列偏移量(从零开始)。 |
dataSourceColumnReference
|
对数据源列的引用。 |
PivotValue
有关计算数据透视表中值的方式的定义。
JSON 表示法 |
---|
{ "summarizeFunction": enum ( |
字段 | |
---|---|
summarizeFunction
|
用于汇总值的函数。如果设置了 |
name
|
用于值的名称。 |
calculatedDisplayType
|
如果指定,则表示数据透视值应作为使用另一个数据透视值的计算结果来显示。例如,如果 computeDisplayType 指定为 PERCENT_OF_GRAND_TOTAL,则所有数据透视值都会显示为占总计的百分比。在表格编辑器中,这在数据透视表的值部分称为“显示为”。 |
联合字段 value 。用于数据透视表中的值的数据。且只能设置一个值。
value 只能是下列其中一项:
|
|
sourceColumnOffset
|
用于读取此值的来源范围的列偏移量。
例如,如果来源为 |
formula
|
用于计算值的自定义公式。公式必须以 |
dataSourceColumnReference
|
对该值从中读取数据的数据源列的引用。 |
PivotValueSummarizeFunction
用于汇总透视值的函数。
枚举 | |
---|---|
PIVOT_STANDARD_VALUE_FUNCTION_UNSPECIFIED
|
默认为不使用。 |
SUM
|
对应于 SUM 函数。
|
COUNTA
|
对应于 COUNTA 函数。
|
COUNT
|
对应于 COUNT 函数。
|
COUNTUNIQUE
|
对应于 COUNTUNIQUE 函数。
|
AVERAGE
|
对应于 AVERAGE 函数。
|
MAX
|
对应于 MAX 函数。
|
MIN
|
对应于 MIN 函数。
|
MEDIAN
|
对应于 MEDIAN 函数。
|
PRODUCT
|
对应于 PRODUCT 函数。
|
STDEV
|
对应于 STDEV 函数。
|
STDEVP
|
对应于 STDEVP 函数。
|
VAR
|
对应于 VAR 函数。
|
VARP
|
对应于 VARP 函数。
|
CUSTOM
|
表示公式应按原样使用。仅在已设置 PivotValue.formula 时有效。
|
NONE
|
表示相应值已汇总,且未明确指定汇总函数。用于已汇总值的 Looker 数据源数据透视表。 |
PivotValueCalculatedDisplayType
可能以何种方式计算数据透视值以将其显示出来。
枚举 | |
---|---|
PIVOT_VALUE_CALCULATED_DISPLAY_TYPE_UNSPECIFIED
|
默认值,请勿使用。 |
PERCENT_OF_ROW_TOTAL
|
将透视值显示为行总值的百分比。 |
PERCENT_OF_COLUMN_TOTAL
|
将透视值显示为占列总值的百分比。 |
PERCENT_OF_GRAND_TOTAL
|
显示透视值占总和值的百分比。 |
PivotValueLayout
数据透视值的布局。
枚举 | |
---|---|
HORIZONTAL
|
值以水平方式排列(显示为列)。 |
VERTICAL
|
值垂直排列(作为行)。 |