percentile()、percentiles()（聚合函数）
percentile() 函数为由 expr 定义的群体的指定最接近排名百分位数计算估计值。
准确性取决于百分位区域中的填充密度。
percentiles() 的工作方式与 percentile() 类似。 但是，percentiles() 可以同时计算多个百分位数值，这比单独计算每个百分位数值更有效。
若要计算加权百分位数，请参阅 percentilesw()。
注意
此函数与 summarize 运算符结合使用。
语法
percentile(expr, percentile)
percentiles(expr, percentiles)
详细了解语法约定。
参数
| 客户 | 类型 | 必需 | 说明 |
|---|---|---|---|
| expr | string |
✔️ | 用于聚合计算的表达式。 |
| percentile | int 或 long | ✔️ | 一个常数，用于指定百分位。 |
| percentiles | int 或 long | ✔️ | 一个百分位数，或多个由逗号分隔的百分位数。 |
返回
返回一个表，其中包含与组中的指定百分位数对应的 expr 的估计值，每个估计值位于单独的列中。
注意
若要在单个列中返回所有百分位数，请参阅以数组的形式返回百分位数。
示例
计算单个百分位数
下面的示例显示大于示例集 95% 和小于示例集 5% 的 DamageProperty 值。
StormEvents | summarize percentile(DamageProperty, 95) by State
输出
显示的结果表仅包括前 10 行。
| 状态 | percentile_DamageProperty_95 |
|---|---|
| 大西洋南部 | 0 |
| 佛罗里达州 | 40000 |
| 佐治亚州 | 143333 |
| 密西西比州 | 80000 |
| AMERICAN SAMOA | 250000 |
| KENTUCKY | 35000 |
| 俄亥俄州 | 150000 |
| KANSAS | 51392 |
| 密歇根州 | 49167 |
| ALABAMA | 50000 |
计算多个百分位数
下面的示例显示同时使用 5、50（中值）和 95 计算的 DamageProperty 值。
StormEvents | summarize percentiles(DamageProperty, 5, 50, 95) by State
输出
显示的结果表仅包括前 10 行。
| 状态 | percentile_DamageProperty_5 | percentile_DamageProperty_50 | percentile_DamageProperty_95 |
|---|---|---|---|
| 大西洋南部 | 0 | 0 | 0 |
| 佛罗里达州 | 0 | 0 | 40000 |
| 佐治亚州 | 0 | 0 | 143333 |
| 密西西比州 | 0 | 0 | 80000 |
| AMERICAN SAMOA | 0 | 0 | 250000 |
| KENTUCKY | 0 | 0 | 35000 |
| 俄亥俄州 | 0 | 2000 | 150000 |
| KANSAS | 0 | 0 | 51392 |
| 密歇根州 | 0 | 0 | 49167 |
| ALABAMA | 0 | 0 | 50000 |
| ... | ... |
以数组形式返回百分位数
使用 percentiles_array() 函数在动态数组类型的单个列中返回所有百分位数，而不是将每个值在单独的列中返回。
语法
percentiles_array(expr, percentiles)
参数
| 客户 | 类型 | 必需 | 说明 |
|---|---|---|---|
| expr | string |
✔️ | 用于聚合计算的表达式。 |
| percentiles | int、long 或 dynamic | ✔️ | 一个百分位数，或多个由逗号分隔的百分位数，或百分位数的动态数组。 每个百分位数都可以是整型值或长整型值。 |
返回
将与组中的指定百分位数对应的 expr 的估计值以动态数组类型的单列形式返回。
示例
逗号分隔的百分位数
可以在单个动态列中以数组形式获取多个百分位数，而不是像 percentiles() 一样在多个列中获取。
TransformedSensorsData
| summarize percentiles_array(Value, 5, 25, 50, 75, 95), avg(Value) by SensorName
输出
结果表仅显示前 10 行。
| SensorName | percentiles_Value | avg_Value |
|---|---|---|
| sensor-82 | ["0.048141473520867069","0.24407515500271132","0.48974511106780577","0.74160998970950343","0.94587903204190071"] | 0.493950914 |
| sensor-130 | ["0.049200214398937764","0.25735850440187535","0.51206374010048239","0.74182335059053839","0.95210342463616771"] | 0.505111463 |
| sensor-56 | ["0.04857779335488676","0.24709868149337144","0.49668762923789589","0.74458470404241883","0.94889104840865857"] | 0.497955018 |
| sensor-24 | ["0.051507199150534679","0.24803904945640423","0.50397070213183581","0.75653888126010793","0.9518782718727431"] | 0.501084379 |
| sensor-47 | ["0.045991246974755672","0.24644331118208851","0.48089197707088743","0.74475142784472248","0.9518322864959039"] | 0.49386228 |
| sensor-135 | ["0.05132897529660399","0.24204987641954018","0.48470113942206461","0.74275730068433621","0.94784079559229406"] | 0.494817619 |
| sensor-74 | ["0.048914714739047828","0.25160926036445724","0.49832498850160978","0.75257887767110776","0.94932261924236094"] | 0.501627252 |
| sensor-173 | ["0.048333149363009836","0.26084250046756496","0.51288012531934613","0.74964772791583412","0.95156058795294"] | 0.505401226 |
| sensor-28 | ["0.048511161184567046","0.2547387968731824","0.50101318228599656","0.75693845702682039","0.95243122486483989"] | 0.502066244 |
| sensor-34 | ["0.049980293859462954","0.25094722564949412","0.50914023067384762","0.75571549713447961","0.95176564809278674"] | 0.504309494 |
| ... | ... | ... |
百分位数的动态数组
可以在整数或浮点数动态数组中指定 percentiles_array 的百分位数。 数组必须是常数，但不一定是文本。
TransformedSensorsData
| summarize percentiles_array(Value, dynamic([5, 25, 50, 75, 95])), avg(Value) by SensorName
输出
结果表仅显示前 10 行。
| SensorName | percentiles_Value | avg_Value |
|---|---|---|
| sensor-82 | ["0.048141473520867069","0.24407515500271132","0.48974511106780577","0.74160998970950343","0.94587903204190071"] | 0.493950914 |
| sensor-130 | ["0.049200214398937764","0.25735850440187535","0.51206374010048239","0.74182335059053839","0.95210342463616771"] | 0.505111463 |
| sensor-56 | ["0.04857779335488676","0.24709868149337144","0.49668762923789589","0.74458470404241883","0.94889104840865857"] | 0.497955018 |
| sensor-24 | ["0.051507199150534679","0.24803904945640423","0.50397070213183581","0.75653888126010793","0.9518782718727431"] | 0.501084379 |
| sensor-47 | ["0.045991246974755672","0.24644331118208851","0.48089197707088743","0.74475142784472248","0.9518322864959039"] | 0.49386228 |
| sensor-135 | ["0.05132897529660399","0.24204987641954018","0.48470113942206461","0.74275730068433621","0.94784079559229406"] | 0.494817619 |
| sensor-74 | ["0.048914714739047828","0.25160926036445724","0.49832498850160978","0.75257887767110776","0.94932261924236094"] | 0.501627252 |
| sensor-173 | ["0.048333149363009836","0.26084250046756496","0.51288012531934613","0.74964772791583412","0.95156058795294"] | 0.505401226 |
| sensor-28 | ["0.048511161184567046","0.2547387968731824","0.50101318228599656","0.75693845702682039","0.95243122486483989"] | 0.502066244 |
| sensor-34 | ["0.049980293859462954","0.25094722564949412","0.50914023067384762","0.75571549713447961","0.95176564809278674"] | 0.504309494 |
| ... | ... | ... |
最接近排名百分位
排序值（按升序排序）的列表中第 P 个百分位 (0 <P<= 100) 是列表中的最小值。 数据的 P% 小于或等于第 P 个百分位值（请参考维基百科上关于百分位的文章）。
将第 0 个百分位定义为群体的最小成员。
注意
由于计算的近似性质，实际返回的值可能不是群体的成员。 最接近排名定义意味着 P=50 不符合中间值的插值定义。 针对特定应用程序计算此差异的重要性时，应考虑群体大小和估算误差。
百分位中的估算错误
聚合百分位使用 T-Digest 提供近似值。
注意
- 估算错误的界限因请求百分位的值而异。 在 [0..100] 范围的两端，准确性最高。 0 和 100 百分位是分布的确切最小值和最大值。 越接近此范围的中间值，准确性越低。 中间值准确性最差，不超过 1%。
- 错误边界通过级别观察而不是通过值。 假设 percentile(X, 50) 返回了值 Xm。 此估算可保证至少 49%，至多 51% 的 X 值小于或等于 Xm。 对 Xm 与 X 的实际中间值之间的差异没有理论上的限制。
- 估算有时可能会得出精确的值，但没有可靠的条件来定义何时会出现这种情况。