series_downsample_fl()

La funzione è una funzione series_downsample_fl()definita dall'utente che esegue il downsamping di una serie temporale in base a un fattore integer. Questa funzione accetta una tabella contenente più serie temporali (matrice numerica dinamica) e esegue il downsamples di ogni serie. L'output contiene sia la serie grossolana che la relativa matrice di tempi. Per evitare l'aliasing, la funzione applica un semplice filtro di passaggio basso su ogni serie prima della sottocampionamento.

Sintassi

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

Altre informazioni sulle convenzioni di sintassi.

Parametri

Nome	Tipo	Obbligatoria	Descrizione
t_col	string	✔️	Nome della colonna contenente l'asse temporale della serie da ridurre.
y_col	string	✔️	Nome della colonna contenente la serie da downsample.
ds_t_col	string	✔️	Nome della colonna per archiviare l'asse temporale campione giù di ogni serie.
ds_y_col	string	✔️	Nome della colonna per archiviare la serie di campioni giù.
sampling_factor	int	✔️	Intero che specifica il campionamento inattivo richiesto.

Definizione di funzione

È possibile definire la funzione incorporando il codice come funzione definita da query o creandola come funzione archiviata nel database, come segue:

Query definita

Definire la funzione usando l'istruzione let seguente. Non sono necessarie autorizzazioni.

Importante

Un'istruzione let non può essere eseguita autonomamente. Deve essere seguito da un'istruzione espressione tabulare. Per eseguire un esempio funzionante di series_downsample_fl(), vedere Esempio.

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.

Archiviata

Definire la funzione archiviata una volta usando il seguente .create function. Sono necessarie le autorizzazioni utente del database.

Importante

È necessario eseguire questo codice per creare la funzione prima di poter usare la funzione, come illustrato nell'esempio.

.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)
}

Esempio

Nell'esempio seguente viene usato l'operatore invoke per eseguire la funzione.

Query definita

Per usare una funzione definita da query, richiamarla dopo la definizione di funzione incorporata.

Eseguire la query

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)

Archiviata

Importante

Per eseguire correttamente questo esempio, è prima necessario eseguire il codice di definizione della funzione per archiviare la funzione.

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)

Output

La serie temporale è inattivata da 4:

Per riferimento, ecco la serie temporale originale (prima del downsampling):

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