series_fit_lowess_fl()
De functie series_fit_lowess_fl() is een door de gebruiker gedefinieerde functie (UDF) die een LOWESS-regressie toepast op een reeks. Deze functie gebruikt een tabel met meerdere reeksen (dynamische numerieke matrices) en genereert een LOWESS-curve, een vloeiende versie van de oorspronkelijke reeks.
Vereisten
- De Python-invoegtoepassing moet zijn ingeschakeld op het cluster. Dit is vereist voor de inline Python die wordt gebruikt in de functie.
- De Python-invoegtoepassing moet zijn ingeschakeld voor de database. Dit is vereist voor de inline Python die wordt gebruikt in de functie.
Syntax
T | invoke series_fit_lowess_fl(, y_series, y_fit_series [ fit_size ], [ x_series ], [ x_istime ])
Meer informatie over syntaxisconventies.
Parameters
| Naam | Type | Vereist | Beschrijving |
|---|---|---|---|
| y_series | string |
✔️ | De naam van de invoertabelkolom die de afhankelijke variabele bevat. Deze kolom is de reeks die moet worden aangepast. |
| y_fit_series | string |
✔️ | De naam van de kolom voor het opslaan van de aangepaste reeks. |
| fit_size | int |
Voor elk punt wordt de lokale regressie toegepast op de respectieve fit_size dichtstbijzijnde punten. De standaardwaarde is 5. | |
| x_series | string |
De naam van de kolom die de onafhankelijke variabele bevat, namelijk de x- of tijdas. Deze parameter is optioneel en is alleen nodig voor ongelijk verdeelde reeksen. De standaardwaarde is een lege tekenreeks, omdat x redundant is voor de regressie van een reeks met gelijkmatige afstand. | |
| x_istime | bool |
Deze booleaanse parameter is alleen nodig als x_series is opgegeven en het een datum/tijd-vector is. De standaardwaarde is false. |
Functiedefinitie
U kunt de functie definiëren door de code in te sluiten als een door een query gedefinieerde functie of door deze als volgt te maken als een opgeslagen functie in uw database:
Definieer de functie met behulp van de volgende let-instructie. Er zijn geen machtigingen vereist.
Belangrijk
Een let-instructie kan niet zelfstandig worden uitgevoerd. Deze moet worden gevolgd door een tabellaire expressie-instructie. Zie Voorbeelden om een werkend voorbeeld van series_fit_lowess_fl()uit te voeren.
let series_fit_lowess_fl=(tbl:(*), y_series:string, y_fit_series:string, fit_size:int=5, x_series:string='', x_istime:bool=False)
{
let kwargs = bag_pack('y_series', y_series, 'y_fit_series', y_fit_series, 'fit_size', fit_size, 'x_series', x_series, 'x_istime', x_istime);
let code = ```if 1:
y_series = kargs["y_series"]
y_fit_series = kargs["y_fit_series"]
fit_size = kargs["fit_size"]
x_series = kargs["x_series"]
x_istime = kargs["x_istime"]
import statsmodels.api as sm
def lowess_fit(ts_row, x_col, y_col, fsize):
y = ts_row[y_col]
fraction = fsize/len(y)
if x_col == "": # If there is no x column creates sequential range [1, len(y)]
x = np.arange(len(y)) + 1
else: # if x column exists check whether its a time column. If so, normalize it to the [1, len(y)] range, else take it as is.
if x_istime:
x = pd.to_numeric(pd.to_datetime(ts_row[x_col]))
x = x - x.min()
x = x / x.max()
x = x * (len(x) - 1) + 1
else:
x = ts_row[x_col]
lowess = sm.nonparametric.lowess
z = lowess(y, x, return_sorted=False, frac=fraction)
return list(z)
result = df
result[y_fit_series] = df.apply(lowess_fit, axis=1, args=(x_series, y_series, fit_size))
```;
tbl
| evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
// Write your query to use the function here.
Voorbeelden
In de volgende voorbeelden wordt de operator invoke gebruikt om de functie uit te voeren.
LOWESS-regressie op reguliere tijdreeksen
Als u een door een query gedefinieerde functie wilt gebruiken, roept u deze aan na de definitie van de ingesloten functie.
let series_fit_lowess_fl=(tbl:(*), y_series:string, y_fit_series:string, fit_size:int=5, x_series:string='', x_istime:bool=False)
{
let kwargs = bag_pack('y_series', y_series, 'y_fit_series', y_fit_series, 'fit_size', fit_size, 'x_series', x_series, 'x_istime', x_istime);
let code = ```if 1:
y_series = kargs["y_series"]
y_fit_series = kargs["y_fit_series"]
fit_size = kargs["fit_size"]
x_series = kargs["x_series"]
x_istime = kargs["x_istime"]
import statsmodels.api as sm
def lowess_fit(ts_row, x_col, y_col, fsize):
y = ts_row[y_col]
fraction = fsize/len(y)
if x_col == "": # If there is no x column creates sequential range [1, len(y)]
x = np.arange(len(y)) + 1
else: # if x column exists check whether its a time column. If so, normalize it to the [1, len(y)] range, else take it as is.
if x_istime:
x = pd.to_numeric(pd.to_datetime(ts_row[x_col]))
x = x - x.min()
x = x / x.max()
x = x * (len(x) - 1) + 1
else:
x = ts_row[x_col]
lowess = sm.nonparametric.lowess
z = lowess(y, x, return_sorted=False, frac=fraction)
return list(z)
result = df
result[y_fit_series] = df.apply(lowess_fit, axis=1, args=(x_series, y_series, fit_size))
```;
tbl
| evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
//
// Apply 9 points LOWESS regression on regular time series
//
let max_t = datetime(2016-09-03);
demo_make_series1
| make-series num=count() on TimeStamp from max_t-1d to max_t step 5m by OsVer
| extend fnum = dynamic(null)
| invoke series_fit_lowess_fl('num', 'fnum', 9)
| render timechart
Uitvoer
Onregelmatige tijdreeks testen
Als u een door een query gedefinieerde functie wilt gebruiken, roept u deze aan na de definitie van de ingesloten functie.
let series_fit_lowess_fl=(tbl:(*), y_series:string, y_fit_series:string, fit_size:int=5, x_series:string='', x_istime:bool=False)
{
let kwargs = bag_pack('y_series', y_series, 'y_fit_series', y_fit_series, 'fit_size', fit_size, 'x_series', x_series, 'x_istime', x_istime);
let code = ```if 1:
y_series = kargs["y_series"]
y_fit_series = kargs["y_fit_series"]
fit_size = kargs["fit_size"]
x_series = kargs["x_series"]
x_istime = kargs["x_istime"]
import statsmodels.api as sm
def lowess_fit(ts_row, x_col, y_col, fsize):
y = ts_row[y_col]
fraction = fsize/len(y)
if x_col == "": # If there is no x column creates sequential range [1, len(y)]
x = np.arange(len(y)) + 1
else: # if x column exists check whether its a time column. If so, normalize it to the [1, len(y)] range, else take it as is.
if x_istime:
x = pd.to_numeric(pd.to_datetime(ts_row[x_col]))
x = x - x.min()
x = x / x.max()
x = x * (len(x) - 1) + 1
else:
x = ts_row[x_col]
lowess = sm.nonparametric.lowess
z = lowess(y, x, return_sorted=False, frac=fraction)
return list(z)
result = df
result[y_fit_series] = df.apply(lowess_fit, axis=1, args=(x_series, y_series, fit_size))
```;
tbl
| evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
let max_t = datetime(2016-09-03);
demo_make_series1
| where TimeStamp between ((max_t-1d)..max_t)
| summarize num=count() by bin(TimeStamp, 5m), OsVer
| order by TimeStamp asc
| where hourofday(TimeStamp) % 6 != 0 // delete every 6th hour to create irregular time series
| summarize TimeStamp=make_list(TimeStamp), num=make_list(num) by OsVer
| extend fnum = dynamic(null)
| invoke series_fit_lowess_fl('num', 'fnum', 9, 'TimeStamp', True)
| render timechart
Uitvoer
LOWESS vergelijken met polynomiale pasvorm
Als u een door een query gedefinieerde functie wilt gebruiken, roept u deze aan na de definitie van de ingesloten functie.
let series_fit_lowess_fl=(tbl:(*), y_series:string, y_fit_series:string, fit_size:int=5, x_series:string='', x_istime:bool=False)
{
let kwargs = bag_pack('y_series', y_series, 'y_fit_series', y_fit_series, 'fit_size', fit_size, 'x_series', x_series, 'x_istime', x_istime);
let code = ```if 1:
y_series = kargs["y_series"]
y_fit_series = kargs["y_fit_series"]
fit_size = kargs["fit_size"]
x_series = kargs["x_series"]
x_istime = kargs["x_istime"]
import statsmodels.api as sm
def lowess_fit(ts_row, x_col, y_col, fsize):
y = ts_row[y_col]
fraction = fsize/len(y)
if x_col == "": # If there is no x column creates sequential range [1, len(y)]
x = np.arange(len(y)) + 1
else: # if x column exists check whether its a time column. If so, normalize it to the [1, len(y)] range, else take it as is.
if x_istime:
x = pd.to_numeric(pd.to_datetime(ts_row[x_col]))
x = x - x.min()
x = x / x.max()
x = x * (len(x) - 1) + 1
else:
x = ts_row[x_col]
lowess = sm.nonparametric.lowess
z = lowess(y, x, return_sorted=False, frac=fraction)
return list(z)
result = df
result[y_fit_series] = df.apply(lowess_fit, axis=1, args=(x_series, y_series, fit_size))
```;
tbl
| evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
range x from 1 to 200 step 1
| project x = rand()*5 - 2.3
| extend y = pow(x, 5)-8*pow(x, 3)+10*x+6
| extend y = y + (rand() - 0.5)*0.5*y
| summarize x=make_list(x), y=make_list(y)
| extend y_lowess = dynamic(null)
| invoke series_fit_lowess_fl('y', 'y_lowess', 15, 'x')
| extend series_fit_poly(y, x, 5)
| project x, y, y_lowess, y_polynomial=series_fit_poly_y_poly_fit
| render linechart
Uitvoer
Deze functie wordt niet ondersteund.
Feedback
Binnenkort beschikbaar: In de loop van 2024 zullen we GitHub-problemen geleidelijk uitfaseren als het feedbackmechanisme voor inhoud en deze vervangen door een nieuw feedbacksysteem. Zie voor meer informatie: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Feedback verzenden en weergeven voor