series_downsample_fl()

Funkcja series_downsample_fl() jest funkcją zdefiniowaną przez użytkownika (UDF), która obniża szereg czasowy według współczynnika całkowitego. Ta funkcja przyjmuje tabelę zawierającą wiele szeregów czasowych (tablicę liczbową dynamiczną) i downsamples każdej serii. Dane wyjściowe zawierają zarówno serię grubszą, jak i jej tablicę czasową. Aby uniknąć aliasowania, funkcja stosuje prosty filtr z niskim przekazywaniem dla każdej serii przed podamplingiem.

Składnia

T | invoke series_downsample_fl(, t_col, y_col, ds_t_col, ds_y_colsampling_factor)

Dowiedz się więcej o konwencjach składniowych.

Parametry

Nazwa	Typ	Wymagane	Opis
t_col	string	✔️	Nazwa kolumny zawierającej oś czasowa serii do downsample.
y_col	string	✔️	Nazwa kolumny zawierającej serię do downsample.
ds_t_col	string	✔️	Nazwa kolumny do przechowywania osi czasu próbkowanej w dół każdej serii.
ds_y_col	string	✔️	Nazwa kolumny do przechowywania w dół przykładowej serii.
sampling_factor	int	✔️	Liczba całkowita określająca wymagane próbkowanie w dół.

Definicja funkcji

Funkcję można zdefiniować, osadzając kod jako funkcję zdefiniowaną przez zapytanie lub tworząc ją jako funkcję przechowywaną w bazie danych w następujący sposób:

Zdefiniowane przez zapytanie

Zdefiniuj funkcję przy użyciu następującej instrukcji let. Nie są wymagane żadne uprawnienia.

Ważne

Instrukcja let nie może być uruchamiana samodzielnie. Należy po nim wykonać instrukcję wyrażenia tabelarycznego. Aby uruchomić działający przykład programu series_downsample_fl(), zobacz Przykład.

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.

Przechowywane

Zdefiniuj funkcję przechowywaną raz przy użyciu następującego .create functionelementu . Uprawnienia użytkownika bazy danych są wymagane.

Ważne

Należy uruchomić ten kod, aby utworzyć funkcję, zanim będzie można użyć funkcji, jak pokazano w przykładzie.

.create-or-alter function with (folder = "Packages\\Series", docstring = "Downsampling a series by an integer factor")
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)
}

Przykład

W poniższym przykładzie użyto operatora invoke do uruchomienia funkcji.

Zdefiniowane przez zapytanie

Aby użyć funkcji zdefiniowanej przez zapytanie, wywołaj ją po osadzonej definicji funkcji.

Uruchamianie zapytania

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)

Przechowywane

Ważne

Aby można było pomyślnie uruchomić ten przykład, należy najpierw uruchomić kod definicji funkcji , aby zapisać funkcję.

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)

Dane wyjściowe

Szereg czasowy downsampled przez 4:

Aby uzyskać informacje, oto oryginalny szereg czasowy (przed downsampling):

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