series_rolling_fl()

함수 series_rolling_fl() 는 계열에 롤링 집계를 적용하는 UDF(사용자 정의 함수) 입니다. 여러 계열(동적 숫자 배열)이 포함된 테이블을 사용하고 각 계열에 대해 롤링 집계 함수를 적용합니다.

사전 요구 사항

• 클러스터에서 Python 플러그 인 을 사용하도록 설정해야 합니다. 함수에 사용되는 인라인 Python에 필요합니다.

• 데이터베이스에서 Python 플러그 인 을 사용하도록 설정해야 합니다. 함수에 사용되는 인라인 Python에 필요합니다.

Syntax

T | invoke series_rolling_fl(, y_series, y_rolling_seriesN,Aggr,, aggr_params센터)

구문 규칙에 대해 자세히 알아보세요.

매개 변수

이름	형식	필수	Description
y_series	string	✔️	맞출 계열이 포함된 열의 이름입니다.
y_rolling_series	string	✔️	롤링 집계 계열을 저장할 열의 이름입니다.
n	int	✔️	롤링 창의 너비입니다.
Aggr	string	✔️	사용할 집계 함수의 이름입니다. 집계 함수를 참조하세요.
aggr_params	string		집계 함수에 대한 선택적 매개 변수입니다.
센터	bool		롤링 창이 현재 지점 전후에 대칭적으로 적용되는지 또는 현재 지점에서 뒤로 적용되는지 여부를 나타냅니다. 기본적으로 스트리밍 데이터에 대한 계산을 위해 중심 은 입니다 false.

집계 함수

이 함수는 계열에서 스칼라를 계산하는 numpy 또는 scipy.stats 의 집계 함수를 지원합니다. 다음 목록은 완전하지 않습니다.

• sum
• mean
• min
• max
• ptp (max-min)
• percentile
• median
• std
• var
• gmean (기하학적 평균)
• hmean (고조파 평균)
• mode (가장 일반적인 값)
• moment (n^번째 순간)
• tmean (트리밍된 평균)
• tmin
• tmax
• tstd
• iqr (분위수 간 범위)

함수 정의

다음과 같이 해당 코드를 쿼리 정의 함수로 포함하거나 데이터베이스에 저장된 함수로 만들어 함수를 정의할 수 있습니다.

쿼리 정의

다음 let 문을 사용하여 함수를 정의합니다. 사용 권한이 필요 없습니다.

중요

let 문은 자체적으로 실행할 수 없습니다. 그 뒤에 테이블 형식 식 문이 있어야 합니다. 의 series_rolling_fl()작업 예제를 실행하려면 예제를 참조하세요.

let series_rolling_fl = (tbl:(*), y_series:string, y_rolling_series:string, n:int, aggr:string, aggr_params:dynamic=dynamic([null]), center:bool=true)
{
    let kwargs = bag_pack('y_series', y_series, 'y_rolling_series', y_rolling_series, 'n', n, 'aggr', aggr, 'aggr_params', aggr_params, 'center', center);
    let code = ```if 1:
        y_series = kargs["y_series"]
        y_rolling_series = kargs["y_rolling_series"]
        n = kargs["n"]
        aggr = kargs["aggr"]
        aggr_params = kargs["aggr_params"]
        center = kargs["center"]
        result = df
        in_s = df[y_series]
        func = getattr(np, aggr, None)
        if not func:
            import scipy.stats
            func = getattr(scipy.stats, aggr)
        if func:
            result[y_rolling_series] = list(pd.Series(in_s[i]).rolling(n, center=center, min_periods=1).apply(func, args=aggr_params).values for i in range(len(in_s)))
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
// Write your query to use the function here.

보관됨

다음 .create function을 사용하여 저장 함수를 한 번 정의합니다. 데이터베이스 사용자 권한이 필요합니다.

중요

예제와 같이 함수를 사용하려면 먼저 이 코드를 실행하여 함수를 만들어야 합니다.

.create-or-alter function with (folder = "Packages\\Series", docstring = "Rolling window functions on a series")
series_rolling_fl(tbl:(*), y_series:string, y_rolling_series:string, n:int, aggr:string, aggr_params:dynamic, center:bool=true)
{
    let kwargs = bag_pack('y_series', y_series, 'y_rolling_series', y_rolling_series, 'n', n, 'aggr', aggr, 'aggr_params', aggr_params, 'center', center);
    let code = ```if 1:
        y_series = kargs["y_series"]
        y_rolling_series = kargs["y_rolling_series"]
        n = kargs["n"]
        aggr = kargs["aggr"]
        aggr_params = kargs["aggr_params"]
        center = kargs["center"]
        result = df
        in_s = df[y_series]
        func = getattr(np, aggr, None)
        if not func:
            import scipy.stats
            func = getattr(scipy.stats, aggr)
        if func:
            result[y_rolling_series] = list(pd.Series(in_s[i]).rolling(n, center=center, min_periods=1).apply(func, args=aggr_params).values for i in range(len(in_s)))
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
}

예제

다음 예제에서는 invoke 연산자를 사용하여 함수를 실행합니다.

9개 요소의 롤링 중앙값 계산

쿼리 정의

쿼리 정의 함수를 사용하려면 포함된 함수 정의 다음에 호출합니다.

let series_rolling_fl = (tbl:(*), y_series:string, y_rolling_series:string, n:int, aggr:string, aggr_params:dynamic=dynamic([null]), center:bool=true)
{
    let kwargs = bag_pack('y_series', y_series, 'y_rolling_series', y_rolling_series, 'n', n, 'aggr', aggr, 'aggr_params', aggr_params, 'center', center);
    let code = ```if 1:
        y_series = kargs["y_series"]
        y_rolling_series = kargs["y_rolling_series"]
        n = kargs["n"]
        aggr = kargs["aggr"]
        aggr_params = kargs["aggr_params"]
        center = kargs["center"]
        result = df
        in_s = df[y_series]
        func = getattr(np, aggr, None)
        if not func:
            import scipy.stats
            func = getattr(scipy.stats, aggr)
        if func:
            result[y_rolling_series] = list(pd.Series(in_s[i]).rolling(n, center=center, min_periods=1).apply(func, args=aggr_params).values for i in range(len(in_s)))
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
//
//  Calculate rolling median of 9 elements
//
demo_make_series1
| make-series num=count() on TimeStamp step 1h by OsVer
| extend rolling_med = dynamic(null)
| invoke series_rolling_fl('num', 'rolling_med', 9, 'median')
| render timechart

보관됨

중요

이 예제를 성공적으로 실행하려면 먼저 함수 정의 코드를 실행하여 함수를 저장해야 합니다.

//
//  Calculate rolling median of 9 elements
//
demo_make_series1
| make-series num=count() on TimeStamp step 1h by OsVer
| extend rolling_med = dynamic(null)
| invoke series_rolling_fl('num', 'rolling_med', 9, 'median', dynamic([null]))
| render timechart

출력

15개 요소의 롤링 최소, 최대 & 75번째 백분위수 계산

쿼리 정의

쿼리 정의 함수를 사용하려면 포함된 함수 정의 다음에 호출합니다.

let series_rolling_fl = (tbl:(*), y_series:string, y_rolling_series:string, n:int, aggr:string, aggr_params:dynamic=dynamic([null]), center:bool=true)
{
    let kwargs = bag_pack('y_series', y_series, 'y_rolling_series', y_rolling_series, 'n', n, 'aggr', aggr, 'aggr_params', aggr_params, 'center', center);
    let code = ```if 1:
        y_series = kargs["y_series"]
        y_rolling_series = kargs["y_rolling_series"]
        n = kargs["n"]
        aggr = kargs["aggr"]
        aggr_params = kargs["aggr_params"]
        center = kargs["center"]
        result = df
        in_s = df[y_series]
        func = getattr(np, aggr, None)
        if not func:
            import scipy.stats
            func = getattr(scipy.stats, aggr)
        if func:
            result[y_rolling_series] = list(pd.Series(in_s[i]).rolling(n, center=center, min_periods=1).apply(func, args=aggr_params).values for i in range(len(in_s)))
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
//
//  Calculate rolling min, max & 75th percentile of 15 elements
//
demo_make_series1
| make-series num=count() on TimeStamp step 1h by OsVer
| extend rolling_min = dynamic(null), rolling_max = dynamic(null), rolling_pct = dynamic(null)
| invoke series_rolling_fl('num', 'rolling_min', 15, 'min', dynamic([null]))
| invoke series_rolling_fl('num', 'rolling_max', 15, 'max', dynamic([null]))
| invoke series_rolling_fl('num', 'rolling_pct', 15, 'percentile', dynamic([75]))
| render timechart

보관됨

중요

이 예제를 성공적으로 실행하려면 먼저 함수 정의 코드를 실행하여 함수를 저장해야 합니다.

//
//  Calculate rolling min, max & 75th percentile of 15 elements
//
demo_make_series1
| make-series num=count() on TimeStamp step 1h by OsVer
| extend rolling_min = dynamic(null), rolling_max = dynamic(null), rolling_pct = dynamic(null)
| invoke series_rolling_fl('num', 'rolling_min', 15, 'min', dynamic([null]))
| invoke series_rolling_fl('num', 'rolling_max', 15, 'max', dynamic([null]))
| invoke series_rolling_fl('num', 'rolling_pct', 15, 'percentile', dynamic([75]))
| render timechart

출력

롤링 트리밍 평균 계산

쿼리 정의

쿼리 정의 함수를 사용하려면 포함된 함수 정의 다음에 호출합니다.

let series_rolling_fl = (tbl:(*), y_series:string, y_rolling_series:string, n:int, aggr:string, aggr_params:dynamic=dynamic([null]), center:bool=true)
{
    let kwargs = bag_pack('y_series', y_series, 'y_rolling_series', y_rolling_series, 'n', n, 'aggr', aggr, 'aggr_params', aggr_params, 'center', center);
    let code = ```if 1:
        y_series = kargs["y_series"]
        y_rolling_series = kargs["y_rolling_series"]
        n = kargs["n"]
        aggr = kargs["aggr"]
        aggr_params = kargs["aggr_params"]
        center = kargs["center"]
        result = df
        in_s = df[y_series]
        func = getattr(np, aggr, None)
        if not func:
            import scipy.stats
            func = getattr(scipy.stats, aggr)
        if func:
            result[y_rolling_series] = list(pd.Series(in_s[i]).rolling(n, center=center, min_periods=1).apply(func, args=aggr_params).values for i in range(len(in_s)))
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
range x from 1 to 100 step 1
| extend y=iff(x % 13 == 0, 2.0, iff(x % 23 == 0, -2.0, rand()))
| summarize x=make_list(x), y=make_list(y)
| extend yr = dynamic(null)
| invoke series_rolling_fl('y', 'yr', 7, 'tmean', pack_array(pack_array(-2, 2), pack_array(false, false))) //  trimmed mean: ignoring values outside [-2,2] inclusive
| render linechart

보관됨

중요

이 예제를 성공적으로 실행하려면 먼저 함수 정의 코드를 실행하여 함수를 저장해야 합니다.

range x from 1 to 100 step 1
| extend y=iff(x % 13 == 0, 2.0, iff(x % 23 == 0, -2.0, rand()))
| summarize x=make_list(x), y=make_list(y)
| extend yr = dynamic(null)
| invoke series_rolling_fl('y', 'yr', 7, 'tmean', pack_array(pack_array(-2, 2), pack_array(false, false))) //  trimmed mean: ignoring values outside [-2,2] inclusive
| render linechart

출력

이 기능은 지원되지 않습니다.