Qlik Sense脚本根据特定条件选择数据

Question

抱歉，在我尝试学习Qlik Sense时缺少明显的东西。

我有一个约有100万行的表，我想根据以下条件过滤数据：

查找系列的第一笔丢失的费用
[现在将搜索切换到找到丢失费用的序列号+后缀，然后寻找丢失的信用额：
- a。如果找到了丢失的信用额-忽略数据并继续下一个丢失的费用
- b。如果未找到丢失的信用额-从丢失的费用（不包括丢失的费用）开始，选择该序列号的所有数据（整个序列，而不仅仅是找到丢失费用的后缀）
  1. 重复每个序列。

示例数据：

结果数据应为：

我尝试只进行集合分析，但无法获得所需的结果。

我已经加载了数据并创建了第二张表，以过滤掉一些第一笔费用之前的数据，如下所示：

ChargeData:
LOAD
    Serial_KEY,
    "Serial number true" as SerNo,
    "Suffix number" as Sfx,
    Value,
    "Charge Date",
    "Charge Type",
    "Additional Text",
    Customer,
    "Invoice Document",
    Currency,
    "Charge Type" &'|'& Date([Charge Date]) as Charge_KEY
FROM [Transform.qvd]
(qvd);


LostCylinders:
Load
    SerNo,
    Concat(IF([Charge Type]='Lost Charges','L',
            IF([Charge Type]='Lost Credits','C',Null()))) as LostFlag
Resident ChargeData
Group by SerNo
;

然后在应用程序中衡量每个序列的所有丢失费用的总和

sum({$<"Charge Type"={"Lost Charges"}>} Value )

但是我不确定如何使它仅在第一笔损失费用之后才累加值。

Answer 1

所以您需要找到每个序列号的最小值。

（（temp_CHARGES只是您提供的示例数据的我的版本）

您将在下一步中看到为什么我在下一步中使用映射负载而不是联接

MAP_SERIAL_FIRST_LOST_CHARGES:
mapping
load
   Serial,
   [First Lost Date]
where [Lost Total]<>0;  
load 
  Serial,
  Sfx,
  sum(Value) as [Lost Total],
date(min([Charge Date])) as [First Lost Date]
resident temp_CHARGES
where match([Charge Type],'Lost Charges','Lost Credits')
group by Serial,Sfx
;

现在，我可以使用映射的第一个日期来测试其余日期。 aplymap函数还允许使用默认值，因此我提供了将来的日期“ 2025/12/12”，以便使if（）可以正常工作

CHARGES_BASE:
load 
    Serial, 
    Sfx, 
    [Ser|Sfx], 
    Value, 
    [Charge Date], 
    [Charge Type],
    applymap('MAP_SERIAL_FIRST_LOST_CHARGES',Serial,'2025/12/12') as [First Lost Date],
    if(applymap('MAP_SERIAL_FIRST_LOST_CHARGES',Serial,'2025/12/12')<[Charge Date],'After First Lost','Before First Lost') as BEFORE_AFTER
Resident 
    temp_CHARGES
    ;

drop table temp_CHARGES
;

所以现在我有一个像这样的数据表

然后通过一些简单的集合分析，我可以在前端得到此表

sum({<BEFORE_AFTER={'After First Lost'}>} Value)

Answer 2

感谢Budac，我能够达到预期的结果。

我根据他的回答编写了代码，并做了一些补充/更改。

首先，我加载了所有数据，并通过映射为计费类型为“ Lost Credits”的行添加了Credit Flag（稍后使用）

Map_Cred:
Mapping
Load
Serial_KEY,
'1' as [Lost Credit Flag]
FROM [lib://...qvd](qvd)
Where [Charge Type]='Lost Credits'
;

Raw_Data:
LOAD
*,
applymap('Map_Cred',Serial_KEY,' ') as [Cred Flag]
FROM [lib://...qvd](qvd)
;

然后，我根据建议创建了一张地图，并添加了信用标记，这是消除部分信用（即，其中信用损失<>损失费用的IE所必需的）

Map_Lost:
Mapping
load
SerNo,
Date(Min([First Lost])) as [First Lost Date]
where [Lost Total]<>0
Group by SerNo
;

Load 
SerNo,
Sfx,
Sum(Value) as [Lost Total],
date(min([Charge Date])) as [First Lost]
Resident Raw_Data
Where [Cred Flag]<>1 and
Match([Charge Type],'Lost Credits','Lost Charges')
group by SerNo,Sfx
;

然后将上面的映射应用于主数据

CD1:
Load
SerNo,
Sfx,
Serial_KEY,
Value,
[Charge Date],
[Charge Type],
ApplyMap('Map_Lost',SerNo,'12/12/2025') as [First Lost Date],
if(ApplyMap('Map_Lost',SerNo,'12/12/2025')<[Charge Date],'After','Before') as Before_After 
Resident Raw_Data
;

Drop table Raw_Data
;

最后，我能够使用集合分析将费用总计细分为单独的列（替换每列的费用类型）。>>

sum({<Before_After={'After'},"Charge Type"={"Lost Charges"}>} Value)

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