series_downsample_fl()

  • [アーティクル]

関数series_downsample_fl()は、時系列を整数係数でダウンサンプリングするユーザー定義関数 (UDF) です。 この関数は、複数の時系列 (動的数値配列) を含むテーブルを取得し、各系列をダウンサンプリングします。 出力には、粗い系列とそれぞれの times 配列の両方が含まれます。 エイリアス化を回避するために、関数はサブサンプリングの前に各系列に単純なロー パス フィルターを適用します。

構文

T | invoke series_downsample_fl(t_col,y_col,ds_t_col,ds_y_col,sampling_factor)

構文規則について詳しく知る。

パラメーター

名前 型 必須 説明
t_col string ✔️ ダウンサンプリングする系列の時間軸を含む列の名前。
y_col string ✔️ ダウンサンプリングする系列を含む列の名前。
ds_t_col string ✔️ 各系列のダウン サンプリングされた時間軸を格納する列の名前。
ds_y_col string ✔️ ダウン サンプリングされた系列を格納する列の名前。
sampling_factor int ✔️ 必要なダウン サンプリングを指定する整数。

関数の定義

関数を定義するには、次のように、コードをクエリ定義関数として埋め込むか、データベースに格納されている関数として作成します。

次の let ステートメントを使用して関数を定義します。 権限は必要ありません。

重要

let ステートメントは単独では実行できません。 その後に 表形式の式ステートメントを記述する必要があります。 の動作例を実行するには、「例series_downsample_fl()」を参照してください。

let series_downsample_fl=(tbl:(*), t_col:string, y_col:string, ds_t_col:string, ds_y_col:string, sampling_factor:int)
{
    tbl
    | extend _t_ = column_ifexists(t_col, dynamic(0)), _y_ = column_ifexists(y_col, dynamic(0))
    | extend _y_ = series_fir(_y_, repeat(1, sampling_factor), true, true)    //  apply a simple low pass filter before sub-sampling
    | mv-apply _t_ to typeof(DateTime), _y_ to typeof(double) on
    (extend rid=row_number()-1
    | where rid % sampling_factor == ceiling(sampling_factor/2.0)-1                    //  sub-sampling
    | summarize _t_ = make_list(_t_), _y_ = make_list(_y_))
    | extend cols = bag_pack(ds_t_col, _t_, ds_y_col, _y_)
    | project-away _t_, _y_
    | evaluate bag_unpack(cols)
};
// Write your query to use the function here.

例

次の例では、 invoke 演算子 を使用して関数を実行します。

クエリ定義関数を使用するには、埋め込み関数定義の後にそれを呼び出します。

クエリを実行する

let series_downsample_fl=(tbl:(*), t_col:string, y_col:string, ds_t_col:string, ds_y_col:string, sampling_factor:int)
{
    tbl
    | extend _t_ = column_ifexists(t_col, dynamic(0)), _y_ = column_ifexists(y_col, dynamic(0))
    | extend _y_ = series_fir(_y_, repeat(1, sampling_factor), true, true)    //  apply a simple low pass filter before sub-sampling
    | mv-apply _t_ to typeof(DateTime), _y_ to typeof(double) on
    (extend rid=row_number()-1
    | where rid % sampling_factor == ceiling(sampling_factor/2.0)-1                    //  sub-sampling
    | summarize _t_ = make_list(_t_), _y_ = make_list(_y_))
    | extend cols = bag_pack(ds_t_col, _t_, ds_y_col, _y_)
    | project-away _t_, _y_
    | evaluate bag_unpack(cols)
};
demo_make_series1
| make-series num=count() on TimeStamp step 1h by OsVer
| invoke series_downsample_fl('TimeStamp', 'num', 'coarse_TimeStamp', 'coarse_num', 4)
| render timechart with(xcolumn=coarse_TimeStamp, ycolumns=coarse_num)

出力

4 でダウンサンプリングされた時系列: 時系列のダウンサンプリングを示すグラフ。

参考までに、(ダウンサンプリングの前の) 元の時系列を次に示します。

demo_make_series1
| make-series num=count() on TimeStamp step 1h by OsVer
| render timechart with(xcolumn=TimeStamp, ycolumns=num)

ダウンサンプリング前の元の時系列を示すグラフ