rolling_percentile() 插件

适用于:✅Azure 数据资源管理器

按 BinSize 在 BinsPerWindow 大小的滚动(滑动)窗口中,返回 ValueColumn 填充值的指定百分位数的估计值 。

该插件通过 evaluate 运算符调用。

语法

T | evaluate rolling_percentile(ValueColumn, Percentile, IndexColumn, BinSize, BinsPerWindow [, dim1, dim2, ...] )

详细了解语法约定

参数

客户 类型​​ 必需 说明
T string ✔️ 输入表格表达式。
ValueColumn string ✔️ 用于计算百分位数的列的名称。
Percentile int、long 或 real ✔️ 带有要计算的百分位数的标量。
IndexColumn string ✔️ 要对其运行滚动窗口的列的名称。
BinSize int、long、real、datetime 或 timespan ✔️ 标量,带有要在 IndexColumn 上应用的箱大小。
BinsPerWindow int ✔️ 每个窗口中包含的箱数。
dim1, dim2, ... string 要作为切片依据的维度列的列表。

返回

返回一个表,其中为每个箱设有一行(如果指定,则为维度的组合),该表含有截至箱处的窗口中的滚动百分位值。 输出表架构如下:

IndexColumn dim1 ... dim_n rolling_BinsPerWindow_percentile_ValueColumn_Pct

示例

每天滚动 3 天的中值

下一个查询按每日粒度计算 3 天的中值。 输出中的每一行都表示过去 3 箱(天)的中值,包括箱本身。

let T = 
    range idx from 0 to 24 * 10 - 1 step 1
    | project Timestamp = datetime(2018-01-01) + 1h * idx, val=idx + 1
    | extend EvenOrOdd = iff(val % 2 == 0, "Even", "Odd");
T  
| evaluate rolling_percentile(val, 50, Timestamp, 1d, 3)

输出

Timestamp rolling_3_percentile_val_50
2018-01-01 00:00:00.0000000 12
2018-01-02 00:00:00.0000000 24
2018-01-03 00:00:00.0000000 36
2018-01-04 00:00:00.0000000 60
2018-01-05 00:00:00.0000000 84
2018-01-06 00:00:00.0000000 108
2018-01-07 00:00:00.0000000 132
2018-01-08 00:00:00.0000000 156
2018-01-09 00:00:00.0000000 180
2018-01-10 00:00:00.0000000 204

每天按维度滚动 3 天的中值

依然采用上面的示例,但现在还要计算针对维度的每个值进行分区的滚动窗口。

let T = 
    range idx from 0 to 24 * 10 - 1 step 1
    | project Timestamp = datetime(2018-01-01) + 1h * idx, val=idx + 1
    | extend EvenOrOdd = iff(val % 2 == 0, "Even", "Odd");
T  
| evaluate rolling_percentile(val, 50, Timestamp, 1d, 3, EvenOrOdd)

输出

Timestamp EvenOrOdd rolling_3_percentile_val_50
2018-01-01 00:00:00.0000000 偶数 12
2018-01-02 00:00:00.0000000 偶数 24
2018-01-03 00:00:00.0000000 偶数 36
2018-01-04 00:00:00.0000000 偶数 60
2018-01-05 00:00:00.0000000 偶数 84
2018-01-06 00:00:00.0000000 偶数 108
2018-01-07 00:00:00.0000000 偶数 132
2018-01-08 00:00:00.0000000 偶数 156
2018-01-09 00:00:00.0000000 偶数 180
2018-01-10 00:00:00.0000000 偶数 204
2018-01-01 00:00:00.0000000 奇数 11
2018-01-02 00:00:00.0000000 奇数 23
2018-01-03 00:00:00.0000000 奇数 35
2018-01-04 00:00:00.0000000 奇数 59
2018-01-05 00:00:00.0000000 奇数 83
2018-01-06 00:00:00.0000000 奇数 107
2018-01-07 00:00:00.0000000 奇数 131
2018-01-08 00:00:00.0000000 奇数 155
2018-01-09 00:00:00.0000000 奇数 179
2018-01-10 00:00:00.0000000 奇数 203