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在對應資料流中的彙總函式

適用於:Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

提示

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Azure Data Factory 和 Azure Synapse Pipelines 中均可使用資料流。 本文適用於對應資料流。 如果您不熟悉轉換作業,請參閱簡介文章使用對應資料流轉換資料

下列文章提供對應資料流中 Azure Data Factory 和 Azure Synapse Analytics 所支援彙總函式的詳細資料。

彙總函數清單

下列函式僅適用於彙總、樞紐、取消樞紐和視窗轉換。

彙總函式 Task
approxDistinctCount 取得資料行相異值的近似彙總計數。 選擇性的第二個參數是控制估計錯誤。
avg 取得資料行的平均值。
avgIf 根據條件取得資料行的平均值。
collect 將彙總群組中運算式的所有值收集到陣列中。 在此過程中,可以收集結構並將其轉換成替代結構。 項目數會等於該群組中的資料列數,而且可包含 Null 值。 收集的項目數應該很小。
collectUnique 將彙總群組中運算式的所有值收集到唯一陣列中。 結構可以在此程序期間收集並轉換成替代結構。項目數將會小於或等於該群組中的資料列數目,而且可以包含 Null 值。 收集的項目數應該很小。
計數 取得值的彙總計數。 如果已指定選用的資料行,則會忽略計數中的 NULL 值。
countAll 取得值的彙總計數 (包括 Null)。
countDistinct 取得一組資料行的相異值彙總計數。
countAllDistinct 取得一組資料行相異值的彙總計數 (包括 Null)。
countIf 根據條件取得值的彙總計數。 如果指定了選擇性資料行,則會忽略計數中的 NULL 值。
covariancePopulation 取得兩個資料行之間的母體共變數。
covariancePopulationIf 根據條件取得兩個資料行的母體共變數。
covarianceSample 取得兩個資料行的樣本共變數。
covarianceSampleIf 根據條件取得兩個資料行的樣本共變數。
first 取得資料行群組的第一個值。 如果省略第二個參數 ignoreNulls,則假設為 false。
isDistinct 尋找資料行或一組資料行是否相異。 它不會將 Null 視為相異值
kurtosis 取得資料行的峰態。
kurtosisIf 根據準則,取得資料行的峰態。
last 取得資料行群組的最後一個值。 如果省略第二個參數 ignoreNulls,則假設為 false。
max 取得資料行的最大值。
maxIf 根據準則,取得資料行的最大值。
mean 取得資料行的平均值。 相當於 AVG。
meanIf 根據條件取得資料行的平均值。 相當於 avgIf。
min 取得資料行的最小值。
minIf 根據準則,取得資料行的最小值。
skewness 取得資料行的偏態。
skewnessIf 根據條件取得資料行的偏態。
stddev 取得資料行的標準差。
stddevIf 根據準則,取得資料行的標準差。
stddevPopulation 取得資料行的母體標準差。
stddevPopulationIf 根據條件取得資料行的母體標準差。
stddevSample 取得資料行的樣本標準差。
stddevSampleIf 根據準則,取得資料行的樣本標準差。
sum 取得數值資料行的彙總總和。
sumDistinct 取得數值資料行的相異值彙總總和。
sumDistinctIf 根據條件取得數值資料行的彙總總和。 條件可依據任何資料行。
sumIf 根據條件取得數值資料行的彙總總和。 條件可依據任何資料行。
topN 取得此資料行的 topN 值。
variance 取得資料行的變異數。
varianceIf 根據條件取得資料行的變異數。
variancePopulation 取得資料行的母體變異數。
variancePopulationIf 根據條件取得資料行的母體變異數。
varianceSample 取得資料行的無偏變異數。
varianceSampleIf 根據條件取得資料行的無偏變異數。