Агрегирующие функции: sql server — Агрегирующие функции в SQL запросах
Агрегирующие функции в dplyr / Блог компании Инфопульс Украина / Хабр
summarise() используется с агрегирующими функциями, которые принимают на вход вектор значений, а возвращают одно. Функция summarise_each() предлагает другой подход к summarise() с такими же результатами.
Цель этой статьи — сравнить поведение summarise() и summarise_each(), учитывая два фактора, которыми мы можем управлять:
1. Сколькими переменными оперировать
- 1А, одна переменная
- 1В, более одной переменной
2. Сколько функций применять к каждой переменной
- 2А, одна функция
- 2В, более одной функции
Получается четыре варианта:
- Вариант 1: применить одну функцию к одной переменной
- Вариант 2: применить много функций к одной переменной
- Вариант 3: применить одну функцию к многим переменным
- Вариант 4: применить много функций к многим переменным
Также проверим эти четыре случая с и без опции group_by().
Пакет данных
mtcars
Для этой статьи мы используем хорошо известный пакет данных mtcars.
Сначала мы преобразуем его в объект tbl_df. Со стандартным объектом data.frame ничего не произойдет, зато будет доступен гораздо лучший метод вывода.
Наконец, для того, чтобы было легко ориентироваться, выделим только четыре переменных, с которыми будем работать:
mtcars <- mtcars %>%
tbl_df() %>%
select(cyl , mpg, disp)
Вариант 1: применить одну функцию к одной переменной
В этом случае summarise() выдаст простой результат:
# без группировки
mtcars %>%
summarise (mean_mpg = mean(mpg))
## Source: local data frame [1 x 1]
##
## mean_mpg
## (dbl)
## 1 20.09062
# с группировкой
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise (mean_mpg = mean(mpg))
## Source: local data frame [3 x 2]
##
## cyl mean_mpg
## (dbl) (dbl)
## 1 4 26.66364
## 2 6 19.74286
## 3 8 15.10000
Можно было использовать и функцию summarise_each(), но ее использование менее обоснованно с точки зрения понятности кода.
# без группировки
mtcars %>%
summarise_each (funs(mean) , mean_mpg = mpg)
## Source: local data frame [1 x 1]
##
## mean_mpg
## (dbl)
## 1 20.09062
# с группировкой
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise_each (funs(mean) , mean_mpg = mpg)
## Source: local data frame [3 x 2]
##
## cyl mean_mpg
## (dbl) (dbl)
## 1 4 26.66364
## 2 6 19.74286
## 3 8 15.10000
Вариант 2: применить много функций к одной переменной
В этом случае можно применить обе функции, и summarise(), и summarise_each().
У функции summarise() более интуитивно понятный синтаксис:
# без группировки
mtcars %>%
summarise (min_mpg = min(mpg), max_mpg = max(mpg))
## Source: local data frame [1 x 2]
##
## min_mpg max_mpg
## (dbl) (dbl)
## 1 10.4 33.9
# с группировкой
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise (min_mpg = min(mpg), max_mpg = max(mpg))
## Source: local data frame [3 x 3]
##
## cyl min_mpg max_mpg
## (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 4 21.4 33.9
## 2 6 17.8 21.4
## 3 8 10.4 19.2
Можно просто задавать имена выходных переменных:
max_mpg = max(mpg)
Когда к одной переменной применяется много функций, summarise_each() использует более компактный и аккуратный синтаксис:
# без группировки
mtcars %>%
summarise_each (funs(min, max), mpg)
## Source: local data frame [1 x 2]
##
## min max
## (dbl) (dbl)
## 1 10.4 33.9
# с группировкой
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise_each (funs(min, max), mpg)
## Source: local data frame [3 x 3]
##
## cyl min max
## (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 4 21.4 33.9
## 2 6 17.8 21.4
## 3 8 10.4 19.2
Имена выходных переменных задаются именами функций: min и max. В этом случае мы теряем имя переменной, к которой применяется функция. Если нужно что-то вроде min_mpg и max_mpg, нужно переименовать функции внутри funs():
# без группировки
mtcars %>%
summarise_each (funs(min_mpg = min, max_mpg = max), mpg)
## Source: local data frame [1 x 2]
##
## min_mpg max_mpg
## (dbl) (dbl)
## 1 10.4 33.9
# с группировкой
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise_each (funs(min_mpg = min, max_mpg = max), mpg)
## Source: local data frame [3 x 3]
##
## cyl min_mpg max_mpg
## (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 4 21.4 33.9
## 2 6 17.8 21.4
## 3 8 10.4 19.2
Вариант 3: применить одну функцию к многим переменным
Этот вариант очень похож на предыдущий. Можно использовать обе функции: и summarise(), и summarise_each().
Функция summarise() снова имеет более интуитивный синтаксис, и имена выходных переменных можно задавать в обычной простой форме:
max_mpg = max(mpg)
# без группировки
mtcars %>%
summarise(mean_mpg = mean(mpg), mean_disp = mean(disp))
## Source: local data frame [1 x 2]
##
## mean_mpg mean_disp
## (dbl) (dbl)
## 1 20.09062 230.7219
# с группировкой
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise(mean_mpg = mean(mpg), mean_disp = mean(disp))
## Source: local data frame [3 x 3]
##
## cyl mean_mpg mean_disp
## (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 4 26.66364 105.1364
## 2 6 19.74286 183.3143
## 3 8 15.10000 353.1000
Когда ко многим переменным применяется одна функция, summarise_each() использует более компактный и аккуратный синтаксис:
# без группировки
mtcars %>%
summarise_each(funs(mean) , mpg, disp)
## Source: local data frame [1 x 2]
##
## mpg disp
## (dbl) (dbl)
## 1 20.09062 230.7219
# с группировкой
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise_each (funs(mean), mpg, disp)
## Source: local data frame [3 x 3]
##
## cyl mpg disp
## (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 4 26.66364 105.1364
## 2 6 19.74286 183.3143
## 3 8 15.10000 353.1000
Имена выходных переменных определяется именами переменных: mpg и disp. В этом случае мы теряем имя функции, примененной к переменным — mean(). Вероятно, хотелось бы что-то вроде mean_mpg и mean_disp. Для того, чтобы этого достичь, нужно соответственно переименовать переменные, передающиеся в «…» внутри summarise_each():
# без группировки
mtcars %>%
summarise_each(funs(mean) , mean_mpg = mpg, mean_disp = disp)
## Source: local data frame [1 x 2]
##
## mean_mpg mean_disp
## (dbl) (dbl)
## 1 20.09062 230.7219
# с группировкой
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise_each(funs(mean) , mean_mpg = mpg, mean_disp = disp)
## Source: local data frame [3 x 3]
##
## cyl mean_mpg mean_disp
## (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 4 26.66364 105.1364
## 2 6 19.74286 183.3143
## 3 8 15.10000 353.1000
Вариант 4: применить много функций к многим переменным
Как и в предыдущих случаях, обе функции, и summarise(), и summarise_each(), имеют свои преимущества.
Функция summarise() снова имеет более интуитивный синтаксис, и имена выходных переменных можно задавать в обычной простой форме:
max_mpg = max(mpg)
# без группировки
mtcars %>%
summarise(min_mpg = min(mpg) , min_disp = min(disp), max_mpg = max(mpg) , max_disp = max(disp))
## Source: local data frame [1 x 4]
##
## min_mpg min_disp max_mpg max_disp
## (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 10.4 71.1 33.9 472
# с одной группой
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise(min_mpg = min(mpg) , min_disp = min(disp), max_mpg = max(mpg) , max_disp = max(disp))
## Source: local data frame [3 x 5]
##
## cyl min_mpg min_disp max_mpg max_disp
## (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 4 21.4 71.1 33.9 146.7
## 2 6 17.8 145.0 21.4 258.0
## 3 8 10.4 275.8 19.2 472.0
Когда ко многим переменным применяется много функций, summarise_each() использует более компактный и аккуратный синтаксис:
# без группировки
mtcars %>%
summarise_each(funs(min, max) , mpg, disp)
## Source: local data frame [1 x 4]
##
## mpg_min disp_min mpg_max disp_max
## (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 10.4 71.1 33.9 472
# с одной группой
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise_each(funs(min, max) , mpg, disp)
## Source: local data frame [3 x 5]
##
## cyl mpg_min disp_min mpg_max disp_max
## (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 4 21.4 71.1 33.9 146.7
## 2 6 17.8 145.0 21.4 258.0
## 3 8 10.4 275.8 19.2 472.0
Имена выходных переменных можно задать так: variable_function, т.е. mpg_min, disp_min и т.д.
Обратное именование переменных, т.е. function_variable, невозможно при вызове summarise_each(). Это можно реализовать с помощью отдельной команды.
# без группировки
mtcars %>%
summarise_each(funs(min, max) , mpg, disp) %>%
setNames(c("min_mpg", "min_disp", "max_mpg", "max_disp"))
## Source: local data frame [1 x 4]
##
## min_mpg min_disp max_mpg max_disp
## (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 10.4 71.1 33.9 472
# с группировкой
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise_each(funs(min, max) , mpg, disp) %>%
setNames(c("gear", "min_mpg", "min_disp", "max_mpg", "max_disp"))
## Source: local data frame [3 x 5]
##
## gear min_mpg min_disp max_mpg max_disp
## (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 4 21.4 71.1 33.9 146.7
## 2 6 17.8 145.0 21.4 258.0
## 3 8 10.4 275.8 19.2 472.0
Выводы
При использовании функций, возвращающих результат единичной длины, есть два основных кандидата:
summarise()summarise_each()
Функция summarise() имеет более простой синтаксис, а функция summarise_each() — более компактный.
Вследствие этого, summarise() больше подходит для одной переменной единственной функции. Чем больше количество переменных или функций, тем более оправдано применение summarise_each().
У функции summarise_each() свой способ именования выходных переменных:
Вариант 2: применить много функций к одной переменной
Имена выходных переменных определяются именами функций. В этом случае мы теряем имя переменной, к которой применяются функции.
Вариант 3: применить одну функцию к многим переменным
Имена выходных переменных определяются именами переменных. В этом случае мы теряем имя функции, применяемой к переменным.
Вариант 4: применить много функций к многим переменным
Имена выходных переменных определяются нотацией variable_function. Внутри вызова summarise_each() другое именование невозможно.
Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2017. № 3(19). C. 70-77. ISSN 2079-6641
Содержание выпуска
DOI: 10.18454/2079-6641-2017-19-3-70-77
УДК 519.7
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ НА ОСНОВЕ ПОИСКА ЦЕНТРОВ И УСРЕДНЯЮЩИЕ АГРЕГИРУЮЩИЕ ФУНКЦИИ
З. М. Шибзухов
Институт прикладной математики и автоматизации, филиал КБНЦ РАН, г. Нальчик
E-mail: [email protected]
Предлагается новый метод поиска разбиения на кластеры конечного множества точек из Rn, который основан на применении усредняющих агрегирующих функций и метод итерационного перевзвешивания для поиска центров кластеров.
Ключевые слова: агрегирующие функции, М-среднее, K-means, кластеризация
MSC 68T05, 62h40
CENTER BASED CLUSTERING AND AVERAGING AGGREGATION FUNCTIONS
Z. M. Shibzukhov
Institute of Applied Mathematics and Automation, branch of KBSC RAS, Nalchick
E-mail: [email protected]
We propose a new clustering method for partitioning of finite sets from Rn, which is based on the application of averaging aggregating functions and an iterative re-weighing method for searching cluster centers.
Key words: aggregation function, M-average, K-means, clustering
Список литературы
- Teboulle M., “A Unified Continuous Optimization Framework for Center-Based Clustering Method”, Journal of Machine Learning Research, 2007, №8, 65–102.
- Mesiar R., Komornikova M., Kolesarova A., Calvo T., Aggregation functions: A revision. In H. Bustince, F. Herrera, J. Montero, editors, Fuzzy Sets and Their Extensions: Representation, Aggregation and Models., Springer, Berlin, Heidelberg, 2008.
- Grabich M., Marichal J.-L., Pap E., Aggregation Functions. Series: Encyclopedia of Mathematics and its Applications. V. 127, Cambridge University Press, 2009.
- Шибзухов З.М., “О принципе минимизации эмпирического риска на основе усредняющих агрегирующих функций.”, Доклады РАН, 476:5 (2017)[Shibzukhov Z.M., “O printsipe minimizatsii empiricheskogo riska na osnove usrednyayushchikh agregiruyushchikh funktsiy.”, Doklady RAN, 476:5 (2017)].
- Calvo T., Beliakov G., “Aggregation functions based on penalties”, Fuzzy Sets and Systems, 161:10 (2010), 1420–1436.
- Beliakov G., Sola H., Calvo T., A Practical Guide to Averaging Functions, Springer, 2016.
- Bezdek J.C., Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms, Plenum Press, New York, 1981.
- Duda R.O., Hart P.E., Stork D.G., Pattern Classification., John Wiley & Sons, Inc., 2-nd edition, 2001.
- Rose K., Gurewitz E., Fox C.G., “A deterministic annealing approach to clustering”, Pattern Recognition Letters, 11:9 (1990), 589–594.
- Banerjee A., Merugu S., Dhillon I.S., Ghosh J., “Clustering with Bregman Divergences”, Journal of Machine Learning Research, 2005, №6, 1705–1749.
Список литературы (ГОСТ)
- Teboulle M. A Unified Continuous Optimization Framework for Center-Based Clustering Method // Journal of Machine Learning Research. 2007. no 8. pp. 65–102.
- Mesiar R., Komornikova M., Kolesarova A., Calvo T. Aggregation functions: A revision. In H. Bustince, F. Herrera, J. Montero, editors, Fuzzy Sets and Their Extensions: Representation, Aggregation and Models. Berlin, Heidelberg: Springer, 2008.
- Grabich M., Marichal J.-L., Pap E. Aggregation Functions. Series: Encyclopedia of Mathematics and its Applications. No.127. Cambridge University Press, 2009.
- Шибзухов З.М. О принципе минимизации эмпирического риска на основе усредняющих агрегирующих функций. Доклады РАН. 2017. T. 476. № 5.
- Calvo T., Beliakov G. Aggregation functions based on penalties // Fuzzy Sets and Systems. 2010. vol. 161 no. 10. pp. 1420–1436.
- Beliakov G., Sola H., Calvo T. A Practical Guide to Averaging Functions Springer, 2016.
- Bezdek J.C. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. N.York: Plenum Press, 1981.
- Duda R.O., Hart P.E., Stork D.G. Pattern Classification. John Wiley & Sons, Inc., 2-nd edition, 2001.
- Rose K., Gurewitz E., Fox C.G. A deterministic annealing approach to clustering // Pattern Recognition Letters. 1990. vol. 11. no 9. pp. 589–594.
- Banerjee A., Merugu S., Dhillon I.S., Ghosh J. Clustering with Bregman Divergences // Journal of Machine Learning Research. 2005. no 6. pp. 1705–1749
Для цитирования: Шибзухов З. М. Кластеризация на основе поиска центров и усредняющие агрегирующие функции // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2017. № 3(19). C. 70-77. DOI: 10.18454/2079-6641-2017-19-3-70-77
For citation: Shibzukhov Z. M. Center based clustering and averaging aggregation functions, Vestnik KRAUNC. Fiz.-mat. nauki. 2017, 19: 3, 70-77. DOI: 10.18454/2079-6641-2017-19-3-70-77
Поступила в редакцию / Original article submitted: 20.09.2017
Шибзухов Заур Мухадинович – доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник отдела Нейроинформатики и машинного обучения, Институт прикладной математики и автоматизации, Кабардино-Балкарская Республика, г. Нальчик, Россия.
Shibzukhov Zaur Muhadinovich –Dr. Sci. (Phys. & Math.), Senior Researcher of the Dept., Neural Networks and Machine Learning, Institute of Applied Mathematics and Automation, Kabardino-Balkar Republic, Nalchik, Russia.
Скачать статью Шибзухов З.М.
Шибзухов Заур Мухадинович | Сотрудники
Образование
Докторантура НИИ прикладной математики и автоматизации КБНЦ РАН, г.Нальчик, 1999-2001 гг.
Аспирантура Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН, г;Санкт-Петербург, 1994-1996 гг.
Кабардино-Балкарский государственный университет, специальность «Математика», «Преподаватель математики», 1986-1988 (IV-V курсы)
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, механико-математический факультет, 1983-1986 (I-III курсы)
Физико-математическую школу-интернат №18 при МГУ им. М.В. Ломоносова, 1982
Тема кандидатской диссертации
Логико-вероятностные и полиномиальные методы синтеза и оптимизации баз знаний для экспертных систем управления и распознавания
Тема докторской диссертации
Конструктивное обучение алгебраических ΣΠ-нейронных сетей и корректные ΣΠ-расширения
Курсы текущего учебного года
Наименование: Основы искусственного интеллекта
Уровень: специалитет
Факультет: Математический
Специализация: математики/информатика, информатика/математика
Направление:
Курс: 4/5
Модуль:
Публикации
Публикации за последние 5 лет:
Shibzukhov Z.M. Correct Aggregate Operations with Algorithms // Pattern Recognition and Image Analysis. 2014, Vol. 24, No. 3, pp. 377–382.
Шибзухов З.М. О поточечно корректных операциях над алгоритмами распознавания и прогнозирования. // Доклады РАН. МАИК “Наука”. – 2013. – Т.450. – №1. – С.24-27.
Шибзухов З.М. Машинное обучение и агрегирующие функции. – XV Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика – 2013». Лекции по нейроинформатике. – 2013 – М:МИФИ – С.171-204.
Шибзухов З.М., Матросов В.Л. Об агрегированно корректных операциях над алгоритмами – Преподаватель ХХI век – М.:Прометей – 2013 – №4 – С.190-196.
Шибзухов, З.М. Об обучении регрессионных моделей на основе агрегирующих функционалов. // Доклады Адыгской (Черкесской) Международной академии наук. – АМАН –2012. – Т.14. – №3. – С.47-50.
Шибзухов З.М. О поточечно корректных операциях над алгоритмами. // Доклады Адыгской (Черкесской) Международной академии наук. – АМАН – 2012. – Т.14. – №2. – С.73-78.
Шибзухов З.М. О некоторых теоретических основах нейроинформатики. – В сб.: Нейроинформатика-2011. Школа-семинар по нейроинформатике. Лекции по нейроинформатике.
Шибзухов З.М. О некоторых конструктивных и корректных классах алгебраических ΣΠ-алгоритмов // Доклады РАН. 2010 г. Т. 432, №4. С. 465-468.
Шибзухов З.М. ΣΠ–нейронные сети: введение // 9-я Всероссийская научно – техническая конференция «Нейроинформатика – 2009»: Лекции по нейроинформатике.МИФИ. – 2009. – С. 66-88.
Повышение квалификации
Стажировка на факультете ВМиК МГУ им. М.В. Ломоносова на кафедре системного программирования, г.Москва, 1990-1991
Стажировка в ВЦ им. А.А. Дородницына РАН, г.Москва, 2001-2003
Стажировка на факультете ВМиК МГУ им. М.В. Ломоносова кафедре Математических методов прогнозирования, 2003-2004
Исследовательские проекты и гранты
Руководитель грантов РФФИ:
* 12-01-00162-а Исследование корректных операций над семействами корректных алгоритмов распознавания и прогнозирования (2012-2014)
* 09-01-00166-а Конструктивный алгебраический подход к обучению обобщенных логико-алгебраических сетей для интеллектуального анализа и распознавания (2009-2011)
* 04-01-00259-а Корректные и квази-корректные алгебраические сигма-пи расширения некорректных распознающих алгоритмов (2004-2006)
Руководителем проектов ОМН РАН:
* Исследование моделей логико-алгебраических сигма-пи сетей и дискретных эволюционных процессов, 2005 г.
* Исследование конструктивных последовательностей алгебраических расширений распознающих алгоритмов, 2006-2007 гг.
* Исследование одного конструктивного подхода к обучению обобщенных логико-алгебраических ΣΠ-нейронных сетей, 2008 г.
* Конструктивный алгебраический подход к построению обобщенных логико-алгебраических сетей для обработки информации в распределенных информационных системах нового поколения, 2009-2011 гг.
Исполнитель грантов РФФИ:
* 05-01-08044-офи_а Развитие перспективных моделей и инфотелекоммуникационных технологий нейросетевого распознавания образов, групповой навигации и интеллектуального управления мобильными агентами в динамической среде (2005-2006)
* 01-01-00142-а Конструктивное обучение сигма-пи нейронных сетей и мультисетей распознавания и классификации (2001-2003)
* 98-01-00851-а Алгоритмы синтеза моделей визуальных многомерных объектов на основе нетрадиционных алгебраических исчислений (1998-2000)
Как в Excel 2010 подсчитать различные значения с помощью DAX — Сводные таблицы Excel 2010
С помощью языка DAX можно подсчитать количество различных значений, удовлетворяющих условиям фильтра. В этой статье будет подробно рассмотрена соответствующая методика.
Итак, DAX позволяет подсчитать количество различных значений, соответствующих условиям фильтра. Осознали ли вы всю притягательную силу этого утверждения? Опытные пользователи, создавшие не один десяток сложных сводных таблиц, нередко высказывали претензии по поводу их ограниченных вычислительных возможностей. В разделе «Использование макросов для улучшения отчетов сводных таблиц», посвященном VBA, предлагается довольно сложная формула =1/СЧЕТЕСЛИМН (…) для подсчета отличающихся значений. Средствами DAX можно подсчитать количество различных значений, которые соответствуют условиям фильтра.
Для создания новой меры с помощью DAX щелкните на кнопке Создать меру (New Measure), находящейся на вкладке PowerPivot. Обратите внимание: в данном случае речь идет не о вкладке в окне PowerPivot, а о вкладке PowerPivot, находящейся на ленте Excel. Итак, щелкните на значке Создать меру (рис. 10.30).
Рис. 10.30. Кнопка Создать меру находится на вкладке PowerPivot ленты Excel 2010
После щелчка на кнопке Создать меру на экране появляется диалоговое окно Параметры меры (Measure Settings), показанное на рис. 10.31.
Рис. 10.31. Измените параметры меры а этом диалоговом окне
- В поле Имя таблицы (Table Name) указывается имя базовой таблицы, в которой находятся основные числовые данные. С помощью раскрывающегося списка измените значение в этом поле с Weather на Sales.
- В поле Имя меры (Measure Name) введите имя DayCount.
- В поле Пользовательское имя используется то же имя, что и в поле Имя меры.
- качестве мер всегда выбираются агрегирующие функции, а не функции уровня ячейки. Поэтому остановитесь на агрегирующей функции, такой как sum либо COUNTROWS.
- В рассматриваемом примере применяется «магическая» функция Distinct (Sales [Date] ). Эта функция для каждой ячейки сводной таблицы возвращает перечень различных значений для строк, которые соответствуют условиям фильтра.
- После ввода формулы щелкните на кнопке Проверить формулу (Check Formula), чтобы убедиться в корректности синтаксиса формулы (рис. 10.32).
Обратите внимание на то, что функция Distinct должна использоваться в столбце базовой таблицы. Ее невозможно применять к значениям, находящимся в связанной таблице. Конечно, результат ее применения может изменяться с помощью фильтров, созданных в связанной таблице, но все же значения, по отношению к которым применяется функция Distinct, должны находиться в базовой таблице. В результате применения этой функции возвращается состоящая из одного столбца таблица, содержащая перечень различных значений. Для подсчета количества значений воспользуйтесь формулой =CountRows(Distinct(Sales[Date])).
Рис. 10.32. Создание формулы с последующей проверкой синтаксиса
В рассматриваемом случае под именем DayCount подразумевается промекуточный результат, который иллюстрирует концепцию использования функции Distinct. Затем можно определить меру путем деления Net Sales на DayCoimt.
В этом случае следует пропустить набор значений DayCount и создать меру Sales Per Day с помощью единственной формулы =SUM(Sales[Net Sales])/COUNTROWS(Distinct(Sales[Date])). На рис. 10.33 показаны значения в столбце продаж за день (Sales Per Day), зависящие от интенсивности осадков и местоположения торговой точки.
Рис. 10.33. Продажи в обеих торговых точках увеличиваются в солнечные дни
На первый взгляд кажется, что в ненастные дни оборот торговой точки в аэропорту должен вырасти по причине задержек многих рейсов. На самом деле это не так, поскольку стресс, вызванный задержками рейсов, не способствует шоппингу.
Обратите внимание на некорректно вычисленный итог (рис. 10.33). В строке Общий итог показатель продажи за день для торговой точки, находящейся в аэропорту, вычислен правильно (примерно 2665 долл.). Но если общий итог по продажам за день для аэропорта равен 2665 долл., а для торгового центра — 4526 долл., то почему в столбце Общий итог отображается величина 5833 долл.?
Благодаря наличию промежуточного столбца Дни (Day Count) эту проблему можно устранить. На рис. 10.34 показан тестовый отчет, который выводит сведения о продажах, количестве дней и средних продажах за день.
Рис. 10.34. Обратите внимание на то, что в выделенной ячейке может быть ошибка
Торговая точка в аэропорту открыта уже три года. «Стаж» торговой точки, находящейся в торговом центре, меньше. Аэропорт работает на Рождество, а торговый центр закрыт. Поэтому на протяжении многих дней работала всего лишь одна торговая точка.
В столбце Итог Продажи показан общий итог по продажам в обеих торговых точках. Вычисляемый столбец Дни предназначен для подсчета количества дней, в течение которых открыта хотя бы одна торговая точка. Общий объем продаж для обеих торговых точек составил 6,3 млн долл. Но поскольку обе торговые точки не всегда работали в одно время, вычисление среднего объема продаж за день путем деления 6,3 млн на 1086 дней некорректно.
Решение этой проблемы заключается в подсчете различных значений в голбце, включающем результаты конкатенации местоположения и даты, толбец Location Days (Дни торговой точки) представляет собой вычисяемый столбец в окне PowerPivot. Для его просмотра вернитесь к рис. 10.26. На рис. 10.35 показаны две новые меры.
LocationDayCount =CountRows(Distinct(Sales[LocationDays]))Sales Per Store Per Day =Sum (Sales [Net Sales]) / CountRows(Distinct(Sales[LocationDays]))
И хотя эти новые меры дают точно такие же результаты для средних продаж за день в аэропорту или торговом центре, но в этот раз в столбце Итог Ежедневные продажи торговой точки отображается корректное значение средних продаж за день по каждой торговой точке.
Рис. 10.35. На этот раз все вычисляется корректно
Шибзухов Заур Мухадинович — ИПМА КБНЦ РАН
Ведущий научный сотрудник отдела Нейроинформатики и машинного обучения, д.ф.-м.н., доцент.
В 1997 г. защитил кандидатскую диссертацию по специальности 05.13.16. – «Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (базы знаний)» в Санкт-Петербургском институте информатики и автоматизации РАН. В 2007 г. защитил докторскую диссертацию по специальности 05.13.17 – «Теоретические основы информатики» в Учреждении Российской академии наук Вычислительном центре им. А.А. Дородницына (г. Москва).
Основные публикации:
- Шибзухов З.М. Логико-вероятностные и полиномильные методы синтеза и оптимизации баз знаний для экспертных систем управления и распознания. Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. НИИ ПМА КБНЦ РАН. 1996 г. 173 с.
- Шибзухов З.М. Нейропроцессорные элементы полиномиального типа искусственных нейронных сетей // Доклады Адыгской академии наук. Нальчик. 1999. Т.4, 1, C.64—68.
- Шибзухов З.М. Корректные ΣΠ–расширения одного допустимого класса алгоритмов // Доклады РАН. 2004. Т. 394, №4, С. 462-464.
- Шибзухов З.М. О последовательностях ΣΦ—расширений множеств некорректных распознающих алгоритмов // Доклады РАН. 2005. Т. 402, №5, С. 609-612.
- Шибзухов З.М. Конструктивные рекуррентные алгоритмы синтеза сигма-пи нейронных сетей // Доклады Адыгской академии наук. Нальчик. 2000. Т.5, C.62—67.
- Шибзухов З.М. Конструктивный Tiling алгоритм для обучения многослойных нейронных сетей из сигма-пи нейронов // Доклады Адыгской международной академии наук. Нальчик. 2001. Т.5, 2, C.56—61.
- Шибзухов З.М. Рекурсивное конструктивное обучение нейросетевых полиномиальных систем распознавания // Доклады РАН. 2002. Т.381. 6, С.174—176.
- Шибзухов З.М. Рекуррентный метод конструктивного обучения алгебраических \Sigma\Pi —нейронов и \Sigma\Pi —нейромодулей // Доклады РАН. 2003. Т.388, 2, C.174—176.
- Шибзухов З.М. Корректные \Sigma\Pi —расширения одного допустимого класса алгоритмов // Доклады РАН. 2004. Т.394, 4, С.462—464.
- Шибзухов З.М. О последовательностях \Sigma\Phi —расширений множеств некорректных распознающих алгоритмов // Доклады РАН. 2005. Т.402, 5, С.609—612.
- Шибзухов З.М. Конструктивные методы обучения ΣΠ–нейронных сетей. – МАИК «Наука». 2006г. – 159с.
- Шибзухов З.М. Конструктивное обучение алгебраических \Sigma\Pi нейронных сетей и \Sigma\Pi расширения. Диссертация на соискание ученой степени доктора физико-математических наук. НИИ ПМА КБНЦ РАН. 2007 г. 160 с.
- Шибзухов З.М. О некоторых конструктивных и корректных классах алгебраических алгоритмов // Доклады РАН 2010, Т. 432, №4. С. 465 – 468.
- Шибзухов З.М. О поточечно корректных операциях над алгоритмами // Доклады Адыгской (Черкесской) Международной академии наук. Нальчик, 2012. Т.14, №2. С. 73-79.
- Шибзухов З.М. О поточечно корректных операциях над алгоритмами распознавания и прогнозирования // Доклады РАН. 2013, Т.450, №1. С.24-27.
- Shibzukhov Z.M. Correct Aggregation Operations with Algorithms // Pattern Recognition and Image Analysis. 2014, Vol. 24, No. 3, pp. 377–382.
- Шибзухов З.М. Агрегирующие корректные операции над алгоритмами // Доклады Академии наук. Т. 462, №6, 2015. С. 649 -652.
- Shibzukhov Z.M. About ΣΠ-neuron models of aggregating type. // In: Lecture Notes in Computer Sciences 9719. Advanves in Neural Networks — ISNN 2016. Eds: L.Cheng, Q.Liu, A.Ronzhin. PP.657-664.
- Шибзухов З. М. Кластеризация на основе поиска центров и усредняющие агрегирующие функции // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2017. № 3(19). C. 70-77.
- Шибзухов З.М. О принципе минимизации эмпирического риска на основе усредняющих агрегирующих функций // Доклады РАН. 2017. Т.476. №5. С. 495-499.
- Shibzukhov, Z.M., Kazakov, M.A., Dimitrichenko, D.P. Minimisation of robust estimates of the sums of parametrised functions // CEUR Workshop Proceedings. Volume 2212, 2018, Pages 10-16.
- Shibzukhov Z.M. Robust neural networks learning: New approaches // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Volume 10878 LNCS, 2018, Pages 247-255.
Шибзухов З.М. руководитель фундаментальных научных исследований, проводившихся при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований:
- 04-01-00259-а Корректные и квази-корректные алгебраические сигма-пи расширения некорректных распознающих алгоритмов» (2004-2006 гг.)
- 09-01-00166-а Конструктивный алгебраический подход к обучению обобщенных логико-алгебраических сетей для интеллектуального анализа и распознавания (2009 -2011 гг.)
- 12-01-00162-а Исследование корректных операций над семействами корректных алгоритмов распознавания и прогнозирования (2012-2014 гг.)
- 15-01-03381-a Исследование и применение агрегирующих функций и операций для построения и коррекции алгоритмов машинного обучения (2015-2017 гг.).
- 18-01-00050-а Робастные методы и алгоритмы машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации (2018-2020 гг.)
Научный руководитель проектов фундаментальных научных исследований, проводившихся по программе Отделения математических наук Российской академии наук «Алгебраические и комбинаторные методы математической кибернетики»:
- «Исследование моделей логико-алгебраических сигма-пи сетей и дискретных эволюционных процессов» (2003-2005гг.)
- «Исследование конструктивных последовательностей алгебраических расширений распознающих алгоритмов»(2006-2007гг.)
- «Исследование одного конструктивного подхода к обучению обобщенных логико-алгебраических ΣΠ−нейронных сетей» (2008г.)
Шибзухов З.М. руководитель проекта «Разработка теоретических основ, методов и алгоритмов обучения нейронных сетей, построенных на базе моделей агрегирующих нейронов» по Программе фундаментальных исследований ОНИТ ОИ2 (2016-2017 гг).
2.12 Использование функций агрегирования и суммирования в SQL запросах
Функции агрегирования используются для решения
следующих задач:
- Определение количества строк, присутствующих в
определённом наборе - Определение среднего значения какого-нибудь столбца,
например среднего балла студентов группы по определённому предмету и т.д..
Функции агрегирования используются в списке полей
запроса SELECT, но с одним исключением: имена полей применяются как аргументы.
Рассмотрим следующие функции:
- COUNT определяет количество строк или значений поля,
выбранных по средствам запроса и не являющихся NULL-значениями (пустыми
значениями). COUNT (DISTINCT <val>) подсчитывает количество строк,
удовлетворяющих условиям запроса, в
которых указанное в <val> выражение
принимает различные значения. - SUM подсчитывает сумму значений указанного выражения
по строкам, удовлетворяющим условиям запроса. SUM (DISTINCT <val>)
подсчитывает сумму выражений по строкам,
удовлетворяющим условиям запроса, в которых указанное в <val>
выражение принимает различные значения. - AVG вычисляет среднее значение для всех выбранных
значений данного поля. - MAX/MIN вычисляет наибольшее/наименьшее из всех
выбранных значений данного поля.
Функции SUM и AVG могут работать только с цифровыми
полями. Функции COUNT, MAX, MIN работают как с цифровыми так и с символьными
полями. При применении к символьным полям функции MAX и MIN могут работать с
ACSII эквивалентами символов.
Пример 1.
В издательстве необходимо определить
максимальный/минимальный тираж среди книг издательства.
BOOKS
Поле Описание ID
NAME_BOOK
TIRAGE
код записи
наименование книги
тираж
Для определение максимального тиража используем следующий запрос:
Select max(TIRAGE)
from BOOKS
Запрос
на определение общего количества изданных книг по издательству
Select SUM (TIRAGE)
from BOOKS
Запрос
на определение количества книг, которые издаются
Select count (id)
from BOOKS
Определить
средний тираж по издательству
Select avg (TIRAGE)
from BOOKS
До сих пор мы использовали агрегатные функции с
одним полем в качестве аргумента. Но в этих функциях в качестве аргумента можно
использовать и арифметические выражения. При этом нельзя использовать
DISTINCT. Например, у нас есть таблица (Disc_mark) с баллами студентов по
дисциплинам:
Поле Описание ID
ID_STUD
ID_DISC
B_PRACT
B_LECT
KURS
код
записикод
студентакод
дисциплиныбаллы
за практикубаллы
за теориюкурс
Баллы выставляются в двух полях: балл за практику
(b_pract) и балл за теоретическую часть (b_lect). Нам необходимо определить
максимальный/минимальный балл по данному предмету. Получим
Select max(b_pract+b_lect)
from
disc_markwhere
id_disc=1
Или
средний балл по данному предмету:
Select avg(b_pract+b_lect)
from
disc_markwhere id_disc=1
В предыдущих примерах мы получали единственную
строку итогов по базе, однако в ряде случаев необходимо провести
агрегирование данных по
заданной группе признаков.
Например, это могут
быть данные о
суммарных продажах по
филиалам торговой фирмы, объемы
производства по цехам, по месяцам года и тому подобное. Таких
примеров можно привести множество. Для реализации подобных задач
применяется конструкция GROUP
BY.
GROUP BY применяет агрегатные функции отдельно к каждой серии групп, которые
определяются общим значением поля. Например, необходимо определить средний балл
по каждому студента по всем дисциплинам в его карточке (в данном примере группы
определяются общим значением поля id_stud):
Select id_stud,
avg(b_pract+b_lect)from disc_mark
group by id_stud
С помощью GROUP BY и агрегирующей функции можно
определить максимальный балл по дисциплинам за первый курс:
Select
id_disc,kurs, avg(b_pract+b_lect)from disc_mark
group by
id_disc, kurs
ЗАДАНИЕОткройте в IBExpert созданную вами базу данных decanat.
Введите данные в таблицы.
Создайте в редакторе sql-запросы и проверьте их результаты:
·
С помощью запроса создайте список групп, состоящий из наименования группы, максимального балла (полученного студентом группы), наименьшего балла (полученного студентом группы) и суммы всех баллов (полученных студентами группы) по выбранной
дисциплине за выбранный семестре.
·
Выведите на экран список студентов,
отсортированный по алфавиту, выбранной группы с суммарным баллом за
определённую дисциплину за все семестры, в которых выбранная дисциплина была.
·
Создайте запрос на выборку данных по
студентам выбранной группы с их средним баллом за всё время обучения.
·
Определите количество человек на 2
курсе, которые по выбранной дисциплине, набрали определённое количество баллов
(количество баллов и наименование дисциплины вводятся с клавиатуры).
dplyr. Window functions and grouped mutate/filter (перевод)
https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/window-functions.html
Оконная функция является вариантом агрегирующей функции. В то время как агрегирующая функция, такая как sum() и mean(), принимает n исходных значений и возвращает единственное значение, оконная функция возвращает n значений. Результат работы оконной функции зависит от всех её исходных значений, поэтому оконные функции не включают поэлементно работающие функции, такие как + или round(). Оконные функции включают варианты агрегирующих функций, такие как cumsum() и cummean(), функции для ранжирования и упорядочивания, такие как rank(), и функции для получения смещений, такие как lead() и lag().
Оконные функции используются совместно с mutate и filter для решения широкого спектра задач, некоторые из которых показаны ниже:
library(Lahman)
batting <- select(tbl_df(Batting), playerID, yearID, teamID, G, AB:H)
batting <- arrange(batting, playerID, yearID, teamID)
players <- group_by(batting, playerID)
# Для каждого игрока найти два года с наибольшим числом попаданий
filter(players, min_rank(desc(H)) <= 2 & H > 0)
# В пределах каждого игрока ранжировать каждый год по числу сыгранных игр
mutate(players, G_rank = min_rank(G))
# Для каждого игрока найти каждый год, который был лучше предыдущего
filter(players, G > lag(G))
# Для каждого игрока рассчитать среднее изменение количества сыгранных игр в год
mutate(players, G_change = (G - lag(G)) / (yearID - lag(yearID)))
# Для каждого игрока найти, когда они сыграли больше игр, чем в среднем
filter(players, G > mean(G))
# Для каждого игрока рассчитать z-статистику на основе числа сыгранных игр
mutate(players, G_z = (G - mean(G)) / sd(G))Эта виньетка разбита на два раздела. Вначале вы изучите пять семейств оконных функций в R и узнаете, для чего их можно использовать. Если вы работаете только с локальными источниками данных, можете на этом остановиться. В противном случае продолжайте чтение, чтобы узнать об оконных функциях в SQL. Они относительно новые, но поддерживаются в Postgres, Amazon’s Redshift и Google’s bigquery. Сами оконные функции в основном являются теми же (имеется несколько конфликтов имён), но их спецификации слегка различны. Я коротко рассмотрю, как они работают, а затем покажу, как dplyr транслирует их в R-эквиваленты SQL.
Перед чтением этой виньетки вы должны быть знакомы с mutate() и filter(). Если вы хотите использовать оконные функции с базами данных SQL, вы также должны быть знакомы с основы трансляции в SQL с помощью dplyr.
Типы оконных функций
Есть пять основных семейств оконных функций. Два семейства не связаны с агрегирующими функциями:
- Ранжирующие и упорядочивающие функции:
row_number(),min_rank(RANKв SQL),dense_rank(),cume_dist(),percent_rank()иntile(). Эти функции принимают вектор для упорядочивания и возвращают разные типы рангов. - Смещения
lead()иlag()позволяют вам получить доступ к предыдущему и следующему значению вектора, упрощая расчёты разностей и трендов.
Остальные три семейства являются вариантами знакомых агрегирующих функций:
- Кумулятивные агрегирования:
cumsum(),cummin(),cummax()(базовые функции R) иcumall(),cumany(),cummean()(из dplyr). - Скользящие агрегирования действую в окне фиксированной ширины. Вы не найдёте их в составе базовых функций R или в dplyr, но есть много реализаций в других пакетах, таких как RcppRoll.
- Рециклирующие агрегирования, когда агрегирование повторяется в соответствии с длиной исходных данных. В R они не нужны, поскольку рециклирование вектора автоматически приводит к рециклированию агрегирование, когда это требуется. Это важно в SQL, поскольку присутствие агрегирующей функции обычно говорит базе данных, что нужно возвращать только одну строку на группу.
Каждое семейство будет описано более подробно ниже, с акцентом на общие цели и на использование с dplyr. За более подробной информацией обратитесь к документации отдельных функций.
Ранжирующие функции
Ранжирующие функции являются “вариациями на тему” и различаются тем, как они обрабатывают [ранговые] связки:
x <- c(1, 1, 2, 2, 2)
row_number(x)## [1] 1 2 3 4 5min_rank(x)## [1] 1 1 3 3 3dense_rank(x)## [1] 1 1 2 2 2Если вы знакомы с R, то можете знать, что row_number() и min_rank() могут быть рассчитаны с помощью базовой функции rank() с разными аргументами ties.method. Эти функции предоставляются для того, чтобы меньше печатать, а также для простоты конвертации из R в SQL.
Две другие ранжирующие функции возвращают числа от 0 до 1. percent_rank() возвращает процент ранга; cume_dist() возвращает долю значений, меньших или равных данному значению.
cume_dist(x)## [1] 0.4 0.4 1.0 1.0 1.0percent_rank(x)## [1] 0.0 0.0 0.5 0.5 0.5Это полезно, если вы хотите выбрать (например) первые 10% записей в каждой группе. Например:
# Выбрать два лучших года
filter(players, min_rank(desc(G)) < 2)
# Выбрать 10% лучших лет
filter(players, cume_dist(desc(G)) < 0.1)Наконец, ntile() делит данные на n частей одинакового размера. Это грубое ранжирование, которое может использоваться вместе с mutate() для деления данных на части с последующим вычислением сводных статистик. Например, мы можем использовать ntile() для деления игроков в команде на четыре ранжированные группы и рассчитать среднее число игр в каждой группе.
by_team_player <- group_by(batting, teamID, playerID)
by_team <- summarise(by_team_player, G = sum(G))
by_team_quartile <- group_by(by_team, quartile = ntile(G, 4))
summarise(by_team_quartile, mean(G))## Source: local data frame [4 x 2]
##
## quartile mean(G)
## 1 1 5.355776
## 2 2 24.912267
## 3 3 77.288933
## 4 4 373.693195Все ранжирующие функции ранжируют от меньшего к большему, так что маленькие исходные значения получают маленькие ранги. Используйте desc(), чтобы ранжировать от большего к меньшему.
Lead и lag
lead() и lag() создают смещенные версии исходного вектора (опережающую или отстающую относительно исходного вектора).
x <- 1:5
lead(x)## [1] 2 3 4 5 NAlag(x)## [1] NA 1 2 3 4Вы можете их использовать для того, чтобы:
- Рассчитать разности или процентные изменения.
# Рассчитать относительное изменение сыгранных игр
mutate(players, G_delta = G - lag(G))## Source: local data frame [97,889 x 8]
## Groups: playerID
##
## playerID yearID teamID G AB R H G_delta
## 1 aardsda01 2004 SFN 11 0 0 0 NA
## 2 aardsda01 2006 CHN 45 2 0 0 34
## 3 aardsda01 2007 CHA 25 0 0 0 -20
## 4 aardsda01 2008 BOS 47 1 0 0 22
## 5 aardsda01 2009 SEA 73 0 0 0 26
## 6 aardsda01 2010 SEA 53 0 0 0 -20
## 7 aardsda01 2012 NYA 1 NA NA NA -52
## 8 aardsda01 2013 NYN 43 0 0 0 42
## 9 aaronha01 1954 ML1 122 468 58 131 NA
## 10 aaronha01 1955 ML1 153 602 105 189 31
## . 2)
scrambled <- df[sample(nrow(df)), ]
wrong <- mutate(scrambled, running = cumsum(value))
arrange(wrong, year)## year value running
## 1 2000 0 54
## 2 2001 1 55
## 3 2002 4 54
## 4 2003 9 50
## 5 2004 16 41
## 6 2005 25 25right <- mutate(scrambled, running = order_by(year, cumsum(value)))
arrange(right, year)## year value running
## 1 2000 0 0
## 2 2001 1 1
## 3 2002 4 5
## 4 2003 9 14
## 5 2004 16 30
## 6 2005 25 55Кумулятивные (накопительные, аккумулирующие) агрегирования
R предоставляет кумулятивную сумму (cumsum()), кумулятивное минимальное значение (cummin()) и кумулятивное максимальное значение (cummax()). (А также cumprod(), но это редко бывает полезным). Другими распространёнными аккумулирующими функциями являются cumany() и cumall() — кумулятивные версии || и &&, и cummean() — кумулятивное среднее. Они не являются встроенными функциями R, но их эффективные версии предоставляются в составе dplyr.cumany() и cumall() полезны для выбора всех строк до или всех строк после условия, верного для первого (или последнего) случая. Например, мы можем использовать cumany(), чтобы найти все записи для игроков после того, как они сиграли 150 игр за год:
filter(players, cumany(G > 150))Подобно функциям lead и lag, вы можете захотеть контролировать порядок, в котором происходит аккумулирование. Встроенные функции не имеют аргумента order_by, поэтому dplyr предоставляет вспомогательную функцию order_by(). Вы передаёте ей переменную, по которой хотите упорядочить, а затем вызываете оконную функцию:
x <- 1:10
y <- 10:1
order_by(y, cumsum(x))## [1] 55 54 52 49 45 40 34 27 19 10Эта функция использует нестандартное вычисление, поэтому я не советую использовать её внутри другой функции; используйте вместо этого более простую, но менее краткую функцию with_order().
Рециклирующие агрегирования
Рециклирование векторов в R упрощает выбор значений, больших или меньших, чем сводная статистика. Я называю это рециклирующим агрегированием, потому что значение для агрегирования повторяется до тех пор, пока его длина не станет равной исходному вектору. Рециклирующие агрегирования полезны, если вы хотите найти все значения, большие среднего или меньшие медианы:
filter(players, G > mean(G))
filter(players, G < median(G))В то время как большинство баз данных SQL не имеет функций, эквивалентных median() или quantile(), в процессе отбора наблюдений вы можете достичь того же эффекта при помощи ntile(). Например, x > median(x) эквивалентно ntile(x, 2) == 2; x > quantile(x, 75) эквивалентно ntile(x, 100) > 75 или ntile(x, 4) > 3.
filter(players, ntile(G, 2) == 2)Вы также можете использовать этот подход для выбора записей с наибольшим (x == max(x)) или наименьшим (x == min(x)) значением переменной, но ранжирующие функции дают вам больший контроль над ранговыми связками и позволяют выбрать количество наблюдений.
Рециклирующие агрегирования также полезны в сочетании с mutate(). Например, для набора данных batting, мы можем рассчитать “карьерные года”, количество лет, в течение которых игрок играл после прихода в лигу:
mutate(players, career_year = yearID - min(yearID) + 1)## Source: local data frame [97,889 x 8]
## Groups: playerID
##
## playerID yearID teamID G AB R H career_year
## 1 aardsda01 2004 SFN 11 0 0 0 1
## 2 aardsda01 2006 CHN 45 2 0 0 3
## 3 aardsda01 2007 CHA 25 0 0 0 4
## 4 aardsda01 2008 BOS 47 1 0 0 5
## 5 aardsda01 2009 SEA 73 0 0 0 6
## 6 aardsda01 2010 SEA 53 0 0 0 7
## 7 aardsda01 2012 NYA 1 NA NA NA 9
## 8 aardsda01 2013 NYN 43 0 0 0 10
## 9 aaronha01 1954 ML1 122 468 58 131 1
## 10 aaronha01 1955 ML1 153 602 105 189 2
## .. ... ... ... ... ... ... ... ...Или, как в примере из введения, мы можем рассчитать z-статистику:
mutate(players, G_z = (G - mean(G)) / sd(G))## Source: local data frame [97,889 x 8]
## Groups: playerID
##
## playerID yearID teamID G AB R H G_z
## 1 aardsda01 2004 SFN 11 0 0 0 -1.1167685
## 2 aardsda01 2006 CHN 45 2 0 0 0.3297126
## 3 aardsda01 2007 CHA 25 0 0 0 -0.5211586
## 4 aardsda01 2008 BOS 47 1 0 0 0.4147997
## 5 aardsda01 2009 SEA 73 0 0 0 1.5209324
## 6 aardsda01 2010 SEA 53 0 0 0 0.6700611
## 7 aardsda01 2012 NYA 1 NA NA NA -1.5422042
## 8 aardsda01 2013 NYN 43 0 0 0 0.2446255
## 9 aaronha01 1954 ML1 122 468 58 131 -1.1556746
## 10 aaronha01 1955 ML1 153 602 105 189 0.5191140
## .. ... ... ... ... ... ... ... ...Оконные функции в SQL
Оконные функции в SQL слегка иные. Синтаксис немного отличается, и все кумулятивные, скользящие и рециклирующие агрегирующие функции основаны на простой агрегирующей функции. Цель этого раздела — не рассказать вам всё, что нужно знать об оконных функциях в SQL, а лишь напомнить вам основы и показать, как dplyr транслирует ваши выражения из R в SQL.
Структура оконной функции в SQL
В SQL оконные функции имеют вид [expression] OVER ([partition clause] [order clause] [frame_clause]):
- expression (выражение) является комбинацией имён переменных и оконных функций. Поддержка оконных функций в разных базах данных различна, но большинство из них поддерживает ранжирующие функции,
lead,lag,nth,first,last,count,min,max,sum,avgиstddev. dplyr генерирует их из выражений на языке R при вызове вами функцийmutateилиfilter. - partition clause (условие разделения) определяет, как оконная функция разбивается по группам. Это играет ту же роль, что и
GROUP BYдля агрегирующих функций иgroup_by()в dplyr. Для различных оконных функций есть возможность быть разделёнными на разные группы, но не все базы данных это поддерживают, как и dplyr. - order clause (условие порядка) контролирует упорядочивание (когда это имеет значение). Это важно для ранжирующих функций, поскольку определяет, по каким переменным ранжировать, но также требуется для кумулятивных функций и
lead. Всякий раз, когда вы думаете о понятиях “до” и “после” в SQL, вы должны указывать, какая переменная определяет порядок. В dplyr вы делаете это при помощиarrange(). Если условие порядка отсутствует, когда оно необходимо, некоторые базы данных выводят сообщение об ошибке, в то время как другие возвращают непредсказуемые результаты. - frame clause (условие фрейма) определяет, какие строки, передаваемые оконной функции, описывают, какие строки (относительно текущей) должны включаться. Условие фрейма обеспечивает два смещения, которые определяют начало и конец фрейма. Имеются три специальных значения: -Inf означает включение всех предшествующих строк (в SQL — “unbounded preceding”), 0 означает текущую строку (“current row”), Inf означает все последующие строки (“unbounded following”). Полный набор опций является всеобъемлющим, но довольно запутанным, и в краткой форме визуально представлен ниже.
Из множества возможных спецификаций есть только три, которые обычно используются. Они выбирают между вариантами агрегирования:
- Рециклирующим:
BETWEEN UNBOUND PRECEEDING AND UNBOUND FOLLOWING - Кумулятивным:
BETWEEN UNBOUND PRECEEDING AND CURRENT ROW - Скользящим:
BETWEEN 2 PRECEEDING AND 2 FOLLOWING
dplyr создает условие фрейма на основании того, используете ли вы рециклирующее или кумулятивное агрегирование.
Проще всего понять эти спецификации, глядя на несколько примеров. Простые примеры требуют только условия разделения и порядка:
- Ранжировать каждый год для игрока по числу хоумранов:
RANK() OVER (PARTITION BY playerID ORDER BY desc(H)) - Рассчитать изменение числа игр от одного года до следующего:
G - LAG(G) OVER (PARTITION G playerID ORDER BY yearID)
Агрегирующие варианты более многословным, потому что мы также должны задать условие фрейма:
- Скользящая сумма G по каждому игроку:
SUM(G) OVER (PARTITION BY playerID ORDER BY yearID BETWEEN UNBOUND PRECEEDING AND CURRENT ROW) - Вычисление “карьерных лет”:
YearID - min(YearID) OVER (PARTITION BY playerID BETWEEN UNBOUND PRECEEDING AND UNBOUND FOLLOWING) + 1 - Вычисление скользящего среднего сыгранных игр:
MEAN(G) OVER (PARTITION BY playerID ORDER BY yearID BETWEEN 2 PRECEEDING AND 2 FOLLOWING)
Вы заметите, что оконные функции в SQL более многословны, чем в R. Это потому, что различные оконные функции могут иметь различные разделы, и спецификация фрейма является более общей, чем два варианта агрегирования (рециклирующее и кумулятивное), предоставляемые dplyr. dplyr реализует компромисс: вы не можете получить доступ к редко используемым возможностям оконных функций (если вы не напишете сырой SQL), но зато основные операции гораздо более лаконичны.
Трансляция dplyr в SQL
Чтобы увидеть, как отдельные оконные функции транслируются в SQL, мы можем использовать translate_sql() с аргументом window = TRUE.
if (has_lahman("postgres")) {
players_db <- group_by(tbl(lahman_postgres(), "Batting"), playerID)
print(translate_sql(mean(G), tbl = players_db, window = TRUE))
print(translate_sql(cummean(G), tbl = players_db, window = TRUE))
print(translate_sql(rank(G), tbl = players_db, window = TRUE))
print(translate_sql(ntile(G, 2), tbl = players_db, window = TRUE))
print(translate_sql(lag(G), tbl = players_db, window = TRUE))
}Если таблица была предварительно упорядочена, упорядочивание будет использовано для условия порядка:
if (has_lahman("postgres")) {
players_by_year <- arrange(players_db, yearID)
print(translate_sql(cummean(G), tbl = players_by_year, window = TRUE))
print(translate_sql(rank(), tbl = players_by_year, window = TRUE))
print(translate_sql(lag(G), tbl = players_by_year, window = TRUE))
}Есть определенные проблемы при трансляции функций между R и SQL, потому что dplyr старается по возможности сохранять оконные функции похожими на существующие аналоги в R и SQL. Это означает, что есть три способа управления условием порядка в зависимости от используемой оконной функции:
- Для ранжирующих функций упорядочивающая переменная является первым аргументом:
rank(x),ntile(y, 2). Если опущен или равенNULL, будет использоваться порядок по умолчанию, связанный с таблицей (как заданоarrange())). - Аккумулирующие агрегирования принимают единственный аргумент (вектор для агрегирования). Для управления порядком используйте
order_by(). - Агрегирования, реализованные в dplyr (
lead,lag,nth_value,first_value,last_value), имеют аргументorder_by. Его установка переопределяет порядок по умолчанию.
Эти три варианта показаны во фрагменте ниже:
mutate(players,
min_rank(yearID),
order_by(yearID, cumsum(G)),
lead(order_by = yearID, G)
)В настоящее время нет способа для упорядочивания по множеству переменных, за исключением установки порядка по умолчанию при помощи arrange(). Он будет добавлен в будущем релизе.
Трансляция фильтров на основе оконных функций
Есть некоторые ограничения оконных функций в SQL, которые делают их использование с WHERE сложным. Возьмём этот простой пример, где мы хотим найти год, когда каждый игрок сыграл больше всего игр:
filter(players, rank(G) == 1)Следующая простая трансляция не работает, потому что оконные функции допускаются только в SELECT и ORDER_BY.
SELECT *
FROM Batting
WHERE rank() OVER (PARTITION BY "playerID" ORDER BY "G") = 1;Вычисление оконной функции в SELECT и обращение к ней в WHERE или HAVING не работает, потому что WHERE и HAVING вычисляются перед оконной функцией.
SELECT *, rank() OVER (PARTITION BY "playerID" ORDER BY "G") as rank
FROM Batting
WHERE rank = 1;
SELECT *, rank() OVER (PARTITION BY "playerID" ORDER BY "G") as rank
FROM Batting
HAVING rank = 1;Вместо этого, мы должны использовать подзапрос:
SELECT *
FROM (
SELECT *, rank() OVER (PARTITION BY "playerID" ORDER BY "G") as rank
FROM Batting
) tmp
WHERE rank = 1;И даже этот запрос является упрощением, потому что к исходному столбцу также будет добавлен столбец с рангами. dplyr заботится о создании полного, подробного запроса, так что вы можете сосредоточиться на ваших проблемах анализа данных.
AVG (Transact-SQL) — SQL Server
- 5 минут на чтение
В этой статье
Применимо к: SQL Server (все поддерживаемые версии) База данных SQL AzureAzure SQL Managed InstanceAzure Synapse Analytics Хранилище параллельных данных
Эта функция возвращает среднее значение в группе.Он игнорирует нулевые значения.
Соглашения о синтаксисе Transact-SQL
Синтаксис
AVG (выражение [ALL | DISTINCT])
[ВЫШЕ ([раздел_по_ предложению] порядок_по_ предложению)]
Аргументы
ВСЕ
Применяет агрегатную функцию ко всем значениям. ВСЕ по умолчанию.
DISTINCT
Указывает, что AVG работает только с одним уникальным экземпляром каждого значения, независимо от того, сколько раз это значение встречается.
выражение
Выражение категории точного числового или приблизительного числового типа данных, за исключением типа данных бит .Агрегатные функции и подзапросы не допускаются.
OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )
partition_by_clause делит набор результатов, созданный предложением FROM, на разделы, к которым применяется функция. Если не указан, функция обрабатывает все строки набора результатов запроса как одну группу. Предложение order_by_clause определяет логический порядок, в котором выполняется операция.Требуется order_by_clause . Дополнительные сведения см. В разделе Предложение OVER (Transact-SQL).
Типы возврата
Оцениваемый результат , выражение определяет тип возвращаемого значения.
| Результат выражения | Тип возврата |
|---|---|
| tinyint | внутренний |
| smallint | внутренний |
| внутренний | внутренний |
| bigint | bigint |
| десятичное категория (p, s) | десятичный (38, min (s, 6)) |
| деньги и smallmoney категория | деньги |
| float и real категория | поплавок |
Примечания
Если тип данных выражения является типом данных псевдонима, возвращаемый тип также является типом данных псевдонима.Однако, если базовый тип данных псевдонима повышается, например с tinyint до int , возвращаемое значение будет принимать повышенный тип данных, а не псевдоним типа данных.
AVG () вычисляет среднее значение набора значений путем деления суммы этих значений на количество ненулевых значений. Если сумма превышает максимальное значение для типа данных возвращаемого значения, AVG () вернет ошибку.
AVG является детерминированной функцией при использовании без предложений OVER и ORDER BY.Он недетерминирован, если указан в предложениях OVER и ORDER BY. Для получения дополнительной информации см. Детерминированные и недетерминированные функции.
Примеры
A. Использование функций СУММ и СРЕДНИЙ для вычислений
В этом примере вычисляется среднее количество часов отпуска и сумма часов отпуска по болезни, которые использовали вице-президенты Adventure Works Cycles. Каждая из этих агрегатных функций создает единое итоговое значение для всех извлеченных строк. В примере используется база данных AdventureWorks2012.
SELECT AVG (VacationHours) AS «Среднее количество часов отпуска»,
SUM (SickLeaveHours) КАК "Общее количество часов отпуска по болезни"
ОТ HumanResources.Сотрудник
ГДЕ JobTitle LIKE "Вице-президент%";
Вот результат.
Среднее количество часов отпуска Общее количество часов отпуска по болезни
---------------------- ----------------------
25 97
(Затронута 1 строка (и))
B. Использование функций SUM и AVG с предложением GROUP BY
При использовании с предложением GROUP BY каждая агрегатная функция создает одно значение, охватывающее каждую группу, вместо одного значения, охватывающего всю таблицу.В следующем примере создаются сводные значения для каждой территории продаж в базе данных AdventureWorks2012. В сводке указаны средний бонус, полученный продавцами на каждой территории, и сумма продаж с начала года до текущей даты для каждой территории.
SELECT TerritoryID, AVG (Bonus) как «Средний бонус», SUM (SalesYTD) как «Продажи с начала года»
ОТ Sales.SalesPerson
ГРУППА ПО TerritoryID;
ИДТИ
Вот результат.
TerritoryID Средний бонус от продаж с начала года
----------- --------------------- ------------------ ---
НУЛЬ 0.00 1252127.9471
1 4133.3333 4502152.2674
2 4100,00 3763178.1787
3 2500,00 3189418.3662
4 2775.00 6709904.1666
5 6700,00 2315185,611
6 2750,00 4058260.1825
7 985,00 3121616,3202
8 75,00 1827066,7118
9 5650,00 1421810,9242
10 5150.00 4116871.2277
(Затронуты 11 рядов)
C. Использование AVG с DISTINCT
Этот оператор возвращает среднюю прейскурантную цену продуктов в базе данных AdventureWorks2012. Благодаря использованию DISTINCT при вычислении учитываются только уникальные значения.
ВЫБРАТЬ СРЕДНЕЕ (РАЗЛИЧНАЯ цена в списке)
ОТ Производство.Продукт;
Вот результат.
------------------------------
437,4042
(Затронута 1 строка (и))
D. Использование AVG без DISTINCT
Без DISTINCT функция AVG находит среднюю прейскурантную цену всех продуктов в таблице Product в базе данных AdventureWorks2012, включая любые повторяющиеся значения.
ВЫБРАТЬ СРЕДНЕЕ (ListPrice)
ОТ Производство.Продукт;
Вот результат.
------------------------------
438,6662
(Затронута 1 строка (и))
E. Использование предложения OVER
В следующем примере функция AVG с предложением OVER используется для получения скользящего среднего годовых продаж для каждой территории в таблице Sales.SalesPerson в базе данных AdventureWorks2012. Данные разделены по TerritoryID и логически упорядочены по SalesYTD .Это означает, что функция AVG вычисляется для каждой территории на основе года продаж. Обратите внимание, что для TerritoryID 1 есть две строки для 2005 года продаж, которые представляют двух продавцов с продажами в этом году. Рассчитываются средние продажи для этих двух строк, а затем в расчет включается третья строка, представляющая продажи за 2006 год.
ВЫБРАТЬ BusinessEntityID, TerritoryID
, DATEPART (yy, ModifiedDate) AS SalesYear
, ПРЕОБРАЗОВАТЬ (VARCHAR (20), SalesYTD, 1) AS SalesYTD
, ПРЕОБРАЗОВАТЬ (VARCHAR (20), AVG (SalesYTD) OVER (РАЗДЕЛЕНИЕ ПО TerritoryID)
ORDER BY DATEPART (yy, ModifiedDate)
), 1) как MovingAvg
, ПРЕОБРАЗОВАТЬ (VARCHAR (20), SUM (SalesYTD) OVER (РАЗДЕЛЕНИЕ ПО TerritoryID)
ORDER BY DATEPART (yy, ModifiedDate)
), 1) AS CumulativeTotal
ОТ ПРОДАЖ.Продавец
ГДЕ TerritoryID НУЛЕВО ИЛИ TerritoryID <5
ЗАКАЗАТЬ ПО TerritoryID, Году продаж;
Вот результат.
BusinessEntityID TerritoryID Продажи, Год Продажи, YTD MovingAvg CumulativeTotal
---------------- ----------- ----------- ------------ -------- -------------------- --------------------
274 NULL 2005 559 697,56 559 697,56 559 697,56
287 NULL 2006 519 905.93 539 801,75 1 079 603,50
285 NULL 2007 172 524,45 417 375,98 1252 127,95
283 1 2005 1,573,012,94 1,462,795,04 2,925,590,07
280 1 2005 1,352,577,13 1,462,795,04 2,925,590,07
284 1 2006 1,576,562,20 1,500,717,42 4,502,152,27
275 2 2005 3763 178,18 3763 178.18 3 763 178,18
277 3 2005 3 189 418,37 3 189 418,37 3 189 418,37
276 4 2005 4 251 368,55 3 354 952,08 6 709 904,17
281 4 2005 2 458 535,62 3 354 952,08 6 709 904,17
(Затронуты 10 строк)
В этом примере предложение OVER не включает PARTITION BY. Это означает, что функция будет применяться ко всем строкам, возвращаемым запросом.Предложение ORDER BY, указанное в предложении OVER, определяет логический порядок, к которому применяется функция AVG. Запрос возвращает скользящее среднее значение продаж по годам для всех территорий продаж, указанных в предложении WHERE. Предложение ORDER BY, указанное в операторе SELECT, определяет порядок, в котором оператор SELECT отображает строки запроса.
ВЫБРАТЬ BusinessEntityID, TerritoryID
, DATEPART (yy, ModifiedDate) AS SalesYear
, ПРЕОБРАЗОВАТЬ (VARCHAR (20), SalesYTD, 1) AS SalesYTD
, CONVERT (VARCHAR (20), AVG (SalesYTD) OVER (ORDER BY DATEPART (yy, ModifiedDate))
), 1) как MovingAvg
, CONVERT (VARCHAR (20), SUM (SalesYTD) OVER (ORDER BY DATEPART (yy, ModifiedDate))
), 1) AS CumulativeTotal
ОТ ПРОДАЖ.Продавец
ГДЕ TerritoryID НУЛЕВО ИЛИ TerritoryID <5
ЗАКАЗАТЬ ПО Году продаж;
Вот результат.
BusinessEntityID TerritoryID Продажи, Год Продажи, YTD MovingAvg CumulativeTotal
---------------- ----------- ----------- ------------ -------- -------------------- --------------------
274 ПУСТО 2005 559 697,56 2449 684,05 17 147 788,35
275 2 2005 3763 178.18 2449 684,05 17 147 788,35
276 4 2005 4 251 368,55 2449 684,05 17 147 788,35
277 3 2005 3 189 418,37 2449 684,05 17 147 788,35
280 1 2005 1,352,577,13 2,449,684,05 17,147,788,35
281 4 2005 2,458 535,62 2,449 684,05 17 147 788,35
283 1 2005 1 573 012,94 2449 684.05 17 147 788,35
284 1 2006 1 576 562,20 2 138 250,72 19 244 256,47
287 NULL 2006 519 905,93 2 138 250,72 19 244 256,47
285 NULL 2007 172 524,45 1 941 678,09 19 416 780,93
(Затронуты 10 строк)
См. Также
Агрегатные функции (Transact-SQL)
Предложение OVER (Transact-SQL)
Агрегатные функции в SQL - GeeksforGeeks
Агрегатные функции в SQL
В управлении базой данных агрегатная функция - это функция, в которой значения нескольких строк сгруппированы вместе в качестве входных данных по определенным критериям, чтобы сформировать одно значение более значимого значения.
Различные агрегатные функции
1) Счетчик () 2) Сумма () 3) Среднее () 4) Мин. () 5) Макс. ()
Теперь давайте разберемся с каждой агрегатной функцией на примере:
Id Name Salary ----------------------- 1 А 80 2 В 40 3 С 60 4 Д 70 5 E 60 6 F Ноль
Счетчик ():
Счетчик (*): Возвращает общее количество записей.т.е. 6.
Счетчик (зарплата): Возвращает количество ненулевых значений в столбце зарплата. т.е. 5.
Count (Отдельная зарплата): Возвращает количество отдельных ненулевых значений в столбце salary. т.е. 4
Сумма ():
сумма (зарплата): Сумма всех ненулевых значений зарплаты в столбце, т. Е. 310
сумма (отдельная зарплата): Сумма всех отдельных ненулевых значений i.е., 250.
Ср. ():
Среднее (зарплата) = Сумма (зарплата) / счет (зарплата) = 310/5
Среднее (Четкая зарплата) = сумма (Особая зарплата) / Количество (Особая зарплата) = 250/4
Мин. ():
Минимум (зарплата): Минимальное значение в столбце зарплаты, кроме NULL, т.е. 40.
Макс (зарплата): Максимальное значение в зарплате i.е., 80.
Пожалуйста, напишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное, или вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсужденной выше
Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Получите все важные концепции теории CS для собеседований SDE с помощью курса CS Theory Course по приемлемой для студентов цене и станьте готовым к работе в отрасли.
встроенных агрегатных функций
встроенных агрегатных функций
Маленький.Быстрый. Надежный.
Выберите любые три.
Встроенные агрегатные функции
вызов агрегатной функции:
скрыть
агрегат-функция (DISTINCTexpr) предложение-фильтр, *
выражение:
показать
-Operatorexprexprbinary-operatorexprfunction имя буквальным valuebind-parameterschema-name.table-name.column-nameunary (DISTINCTexpr) фильтр-clauseover придаточного * (выражение), CAST (exprAStype имя) exprCOLLATEcollation-nameexprNOTLIKEGLOBREGEXPMATCHexprESCAPEexprexprISNULLNOTNULLNOTNULLexprISNOTexprexprNOTBETWEENexprANDexprexprNOTIN (выберите-STMT) выраж , имя-схемы.table-function (expr) имя-таблицы, NOTEXISTS (select-stmt) CASEexprWHENexprTHENexprELSEexprENDraise-function
буквальное значение:
показать
CURRENT_TIMESTAMP числовой литералстрока-литералблоб-литералNULLTRUEFALSECURRENT_TIMECURRENT_DATE
сверх предложение:
показать
OVERwindow-name (базовое-имя-окнаPARTITIONBYexpr, ORDERBYordering-term, frame-spec)
рама-спецификации:
показать
ГРУППЫ МЕЖДУ НЕОГРАНИЧЕННЫМИ
срок заказа:
показать
exprCOLLATEcollation-nameDESCASCNULLSFIRSTNULLSLAST
функция подъема:
показать
RAISE (ROLLBACK, сообщение об ошибке) IGNOREABORTFAIL
select-stmt:
показать
WITHRECURSIVE общее-табличное-выражение, SELECTDISTINCT-столбец-результат, ALLFROM-таблица-или-подзапрос, WHEREexprGROUPBYexprHAVINGexpr, WINDOWwindow-nameASwindow-defn, VALUES (expr) ,, составной-операторselect-coreORDERBYLIMITexprordering
общее-табличное-выражение:
показать
имя-таблицы (имя-столбца) AS (select-stmt),
составной оператор:
показать
ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ СОЮЗ
срок заказа:
показать
exprCOLLATEcollation-nameDESCASCNULLSFIRSTNULLSLAST
столбец результата:
показать
exprAScolumn-alias * имя-таблицы.*
таблица или подзапрос:
показать
имя-схемы.имя-таблицыAStable-aliasINDEXEDBYindex-nameNOTINDEXED имя-функции-таблицы (expr), AStable-alias (select-stmt) (table-or-subquery), join-clause
присоединяемое предложение:
показать
table-or-subqueryjoin-operatortable-or-subqueryjoin-constraint
ограничение соединения:
показать
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ (имя-столбца), ONexpr
оператор соединения:
показать
NATURALLEFTOUTERJOIN, INNERCROSS
название типа:
показать
раздел фильтра:
показать
Показанные ниже агрегированные функции доступны по умолчанию.Дополнительный
агрегатные функции, написанные на C, могут быть добавлены с помощью
sqlite3_create_function ()
API.
В любой агрегатной функции, которая принимает единственный аргумент, этот аргумент
может предшествовать ключевому слову DISTINCT. В таких случаях дублируйте
элементы фильтруются перед передачей в агрегатную функцию.
Например, функция «подсчитать (отдельные X)» вернет число
различных значений столбца X вместо общего количества ненулевых
значения в столбце X.
Если предоставляется предложение FILTER, то только строки, для которых expr является
true включены в совокупность.
средн. ( X )
Функция avg ()
возвращает среднее значение всех отличных от NULL X в пределах
группа. Строковые и BLOB-значения, не похожие на числа,
интерпретируется как 0.
Результатом avg () всегда является значение с плавающей запятой, пока
at есть хотя бы один вход, отличный от NULL, даже если все
входные данные - целые числа. Результат avg () равен NULL тогда и только тогда, когда
нет входов, отличных от NULL.количество ( X )
количество (*)Функция count (X) возвращает
счет количества раз
что X не равно NULL в группе.Функция count (*)
(без аргументов) возвращает общее количество строк в группе.group_concat ( X )
group_concat ( X , Y )Функция group_concat () возвращает
строка, которая является конкатенацией
все значения X , отличные от NULL. Если присутствует параметр Y , то
он используется как разделитель
между экземплярами X . Запятая (",") используется как разделитель
если Y опущено.Порядок конкатенированных элементов:
произвольный.макс. ( X )
Агрегатная функция max ()
возвращает максимальное значение всех значений в группе.
Максимальное значение - это значение, которое будет возвращено последним в
ЗАКАЗАТЬ в том же столбце. Aggregate max () возвращает NULL
тогда и только тогда, когда в группе нет значений, отличных от NULL.мин. ( X )
Агрегатная функция min ()
возвращает минимальное значение, отличное от NULL, для всех значений в группе.Минимальное значение - это первое значение, отличное от NULL, которое может появиться
в ORDER BY столбца.
Aggregate min () возвращает NULL тогда и только тогда, когда нет отличных от NULL
ценности в группе.сумма ( X )
сумма ( X )Агрегатные функции sum () и total ()
вернуть сумму всех ненулевых значений в группе.
Если нет входных строк, отличных от NULL, тогда sum () возвращает
NULL, но total () возвращает 0,0.
NULL обычно не является полезным результатом для суммы без строк
но стандарт SQL требует этого, и большинство других
Механизмы баз данных SQL реализуют sum () таким образом, поэтому SQLite делает это в
таким же образом, чтобы быть совместимым.Нестандартная функция total ()
предоставляется как удобный способ обойти эту проблему проектирования
на языке SQL.Результатом total () всегда является значение с плавающей запятой.
Результатом sum () является целочисленное значение, если все входные данные, отличные от NULL, являются целыми числами.
Если какой-либо ввод в sum () не является ни целым числом, ни NULL
тогда sum () возвращает значение с плавающей запятой
что может быть приближением к истинной сумме.Sum () выдаст исключение «целочисленное переполнение», если все входные данные
целые числа или NULL
и целочисленное переполнение происходит в любой момент во время вычисления.Total () никогда не вызывает целочисленного переполнения.
Агрегатные функции ksqlDB - документация ksqlDB
СРЕДНЕЕ
Начиная с: 0.6.0
Stream, Таблица
Вернуть среднее значение для данного столбца.
COLLECT_LIST
Начиная с: -
Stream, Таблица
Вернуть массив, содержащий все значения col1 из каждого
входная строка (для указанной группировки и временного окна, если есть).В настоящее время работает только для простых типов (не для Map, Array или Struct).
Эта версия ограничивает размер массива результатов максимумом
1000 записей и любые значения, превышающие этот предел, игнорируются.
При использовании с типом окна сеанс иногда может
случается так, что два окна сеанса объединяются в одно, когда
неупорядоченная запись с отметкой времени между двумя окнами
обработанный. В этом случае ограничение в 1000 записей рассчитывается следующим образом:
сначала рассматривая все записи из первого окна, затем
запись вне очереди, то записи из второго окна в
в том порядке, в котором они были изначально обработаны.
COLLECT_SET
Начиная с: -
Поток
Вернуть массив, содержащий различные значения col1 из
каждая входная строка (для указанной группировки и временного окна, если есть).
В настоящее время работает только для простых типов (не для Map, Array или Struct).
Эта версия ограничивает размер массива результатов максимумом
1000 записей и любые значения, превышающие этот предел, игнорируются.
При использовании с типом окна сеанс иногда может
случается так, что два окна сеанса объединяются в одно, когда
неупорядоченная запись с отметкой времени между двумя окнами
обработанный.В этом случае ограничение в 1000 записей рассчитывается следующим образом:
сначала рассматривая все записи из первого окна, затем
запись вне очереди, то записи из второго окна в
в том порядке, в котором они были изначально обработаны.
СЧЕТ
Начиная с: -
Stream, Таблица
Подсчитайте количество строк. Если указано col1 , счетчик
возвращается количество строк, в которых col1 не равно нулю.
Если указано * , возвращаемое количество будет общим
количество рядов.9 с типичной стандартной ошибкой 2%.
EARLIEST_BY_OFFSET
Начиная с: 0.10.0
|
Поток
Вернуть самое раннее значение для указанного столбца. Самое раннее значение в разделе
имеет наименьшее смещение.
Необязательный параметр ignoreNulls , доступный с версии 0.13.0, определяет, игнорируются ли нули.По умолчанию
- игнорировать нулевые значения.
Начиная с: 0.13.0
|
Поток
Возвращает самые ранние значения N для указанного столбца как ARRAY . Самые ранние значения
в разделе имеют наименьшие смещения.
Необязательный параметр ignoreNulls определяет, игнорируются ли нули.По умолчанию
- игнорировать нулевые значения.
ГИСТОГРАММА
Начиная с: -
Stream, Таблица
Вернуть карту, содержащую отдельные строковые значения col1
отображается на количество раз, когда каждое из них встречается для данного окна.
Эта версия ограничивает количество различных значений, которые могут быть
считается до 1000, после чего любые дополнительные записи игнорируются.
При использовании с типом окна сеанс иногда может
случается так, что два окна сеанса объединяются в одно, когда
неупорядоченная запись с отметкой времени между двумя окнами
обработанный.В этом случае ограничение в 1000 записей рассчитывается следующим образом:
сначала рассматривая все записи из первого окна, затем
запись вне очереди, то записи из второго окна в
в том порядке, в котором они были изначально обработаны.
LATEST_BY_OFFSET
Начиная с: 0.8.0
|
Поток
Вернуть последнее значение для указанного столбца. Последнее значение в разделе
имеет наибольшее смещение.
Необязательный параметр ignoreNulls , доступный с версии 0.13.0, определяет, игнорируются ли нули. По умолчанию
- игнорировать нулевые значения.
Начиная с: 0.13.0
|
Поток
Возвращает последние значения N для указанного столбца как ARRAY . Последние значения имеют
самый большой смещение.
Необязательный параметр ignoreNulls определяет, игнорируются ли нули. По умолчанию
игнорируется.
значений NULL.
МАКС
Начиная с: -
Поток
Вернуть максимальное значение для данного столбца и окна.
Строки, для которых col1 установлено в ноль, игнорируются.
МИН
Начиная с: -
Поток
Вернуть минимальное значение для данного столбца и окна.Строки, для которых col1 установлено в ноль, игнорируются.
СУММА
Начиная с: -
Stream, Таблица
Суммирует значения столбца.
Строки, для которых col1 установлено в ноль, игнорируются.
TOPK
Начиная с: -
Поток
Вернуть верхние значения K для данного столбца и окна
Строки, для которых col1 установлено в ноль, игнорируются.
TOPKDISTINCT
Начиная с: -
Поток
Вернуть отдельные значения Top K для данного столбца и окна
Строки, для которых col1 установлено в ноль, игнорируются.
Последнее обновление: 2020-11-30
Определение агрегатной функции и пример
Что такое агрегатная функция?
Агрегатная функция - это математическое вычисление, включающее набор значений, результатом которого является одно значение, выражающее значимость данных, из которых оно вычисляется.Агрегатные функции часто используются в базах данных, электронных таблицах и многих других пакетах программного обеспечения для обработки данных, которые теперь широко используются на рабочих местах. В контексте финансов агрегатные функции широко используются в экономике и финансах для получения ключевых чисел, которые представляют экономическое состояние или запасы и производительность сектора.
Ключевые выводы
- Агрегатные функции выдают одно число для представления набора данных. Используемые числа могут сами быть продуктами агрегатных функций.
- Экономисты используют результаты агрегирования данных для построения графиков изменений во времени и прогнозирования будущих тенденций.
- Модели, созданные на основе агрегированных данных, можно использовать для влияния на политику и бизнес-решения.
Общие сведения об агрегатной функции
Агрегатная функция просто относится к вычислениям, выполняемым с набором данных для получения единственного числа, которое точно представляет базовые данные. Использование компьютеров улучшило способ выполнения этих вычислений, позволяя агрегатным функциям очень быстро получать результаты и даже корректировать веса в зависимости от уверенности пользователя в данных.Благодаря компьютерам агрегатные функции могут обрабатывать все более крупные и сложные наборы данных.
Общие агрегатные функции включают:
- Среднее (также называемое средним арифметическим)
- Количество
- Максимум
- Nanmean (среднее значение без учета NaN, также известное как «ноль» или «ноль»)
- Медиана
- Минимум
- Режим
- Сумма
Агрегатные функции в экономическом моделировании
Математика для агрегатных функций может быть довольно простой, например, определение среднего роста валового внутреннего продукта (ВВП) для США.С. за последние 10 лет. Имея список показателей ВВП, который сам по себе является продуктом агрегатной функции набора данных, вы должны найти разницу из года в год, а затем суммировать различия и разделить их на 10. Вычислить можно с помощью карандаша и бумаги, но представьте, что вы пытаетесь сделать этот расчет для набора данных, содержащего цифры ВВП для каждой страны мира. В этом случае таблица Excel значительно сокращает время обработки, а программное решение, такое как программное обеспечение для моделирования, еще лучше. Этот тип вычислительной мощности очень помог экономистам в выполнении набора агрегатных функций над массивными наборами данных.
Эконометрика и другие области дисциплины используют агрегатные функции ежедневно, и иногда они узнают это по названию итоговой цифры. Совокупное предложение и спрос - это визуальное представление результатов двух агрегированных функций, одна из которых выполняется для набора производственных данных, а другая - для набора данных о расходах. Кривая совокупного спроса строится на основе аналогичного набора данных о расходах и показывает совокупное количество подмножеств, построенных за период, чтобы получить кривую, показывающую изменения во временном ряду.Этот тип визуализации или моделирования помогает показать текущее состояние экономики и может использоваться для информирования о реальных политических и деловых решениях.
Агрегатные функции в бизнесе
Очевидно, что в бизнесе существует множество агрегированных функций - совокупные затраты, совокупный доход, совокупные часы и так далее. Тем не менее, один из наиболее интересных способов использования функции агрегирования в финансах - это моделирование совокупного риска.
Финансовые учреждения, в частности, должны предоставлять понятные сводки своих рисков.Это означает суммирование конкретных рисков контрагента, а также совокупной стоимости, подверженной риску. Расчеты, используемые для получения этих чисел, должны точно отражать риски, которые сами по себе являются вероятностями, основанными на наборах данных.
При высоком уровне сложности солнечное предположение в неправильном месте может подорвать всю модель. Именно эта проблема сыграла роль в последствиях краха Lehman Brothers.
Обзор агрегатных функций PostgreSQL на примерах
Резюме : в этом руководстве вы узнаете, как использовать агрегатные функции PostgreSQL, такие как AVG () , COUNT () , MIN () , МАКС () и СУММ () .
Введение в агрегатные функции PostgreSQL
Агрегатные функции выполняют вычисления для набора строк и возвращают одну строку. PostgreSQL предоставляет все стандартные агрегатные функции SQL следующим образом:
-
AVG ()- вернуть среднее значение. -
COUNT ()- вернуть количество значений. -
MAX ()- вернуть максимальное значение. -
MIN ()- вернуть минимальное значение. -
SUM ()- вернуть сумму всех или отдельных значений.
Мы часто используем агрегатные функции с предложением GROUP BY в операторе SELECT . В этих случаях предложение GROUP BY делит набор результатов на группы строк, и агрегатные функции выполняют вычисления для каждой группы, например, максимум, минимум, среднее значение и т. Д.
Агрегатные функции можно использовать как выражения только в следующие пункты:
-
SELECTпункт. -
ИМЕЕТ пункт.
Примеры агрегатных функций PostgreSQL
Давайте воспользуемся таблицей film в образце базы данных для демонстрации.
AVG () Примеры функций
В следующем заявлении используется функция AVG () для расчета средней стоимости замены всех пленок:
Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)
SELECT КРУГЛЫЙ (СРЕДНЕЕ (затраты на замену), 2) средн. ИЗ фильм;
Результат:
Обратите внимание, что функция ROUND () использовалась для округления результата до двух знаков после запятой.
Чтобы рассчитать среднюю стоимость замены драматических фильмов с идентификатором категории 7, используйте следующую инструкцию:
Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)
SELECT КРУГЛЫЙ (СРЕДНЕЕ (затраты на замену), 2) средн. ИЗ фильм ВНУТРЕННЕЕ ПРИСОЕДИНЕНИЕ film_category USING (film_id) Категория INNER JOIN USING (category_id) КУДА category_id = 7;
Вот результат:
COUNT () примеры функций
Чтобы получить количество фильмов, вы используете COUNT (*) функционировать следующим образом:
ВЫБРАТЬ СЧИТАТЬ(*) ИЗ фильм;
Вот результат:
Чтобы получить количество драматических фильмов, используйте следующую инструкцию:
Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)
SELECT COUNT (*) drama_films ИЗ фильм ВНУТРЕННЕЕ ПРИСОЕДИНЕНИЕ film_category USING (film_id) Категория INNER JOIN USING (category_id) КУДА category_id = 7;
Результат показал, что у нас 62 драматических фильма:
MAX () Примеры функции
Следующий оператор возвращает максимальную стоимость замены фильмов.
ВЫБРАТЬ МАКС (стоимость_замены) ИЗ фильм;
Чтобы получить пленки с максимальной стоимостью замены, используйте следующий запрос:
Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)
SELECT film_id, заглавие ИЗ фильм КУДА replace_cost = ( ВЫБРАТЬ МАКС (стоимость_замены) ИЗ фильм ) СОРТИРОВАТЬ ПО заглавие;
Подзапрос вернул максимальную стоимость замещения, которая затем использовалась внешним запросом для получения информации о фильме.
MIN () Примеры функций
В следующем примере функция MIN () используется для возврата минимальной стоимости замены пленок:
SELECT МИН (стоимость_замены) ИЗ фильм;
Чтобы получить пленки с минимальной стоимостью замены, воспользуйтесь следующим запросом:
Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)
SELECT film_id, заглавие ИЗ фильм КУДА replace_cost = ( ВЫБРАТЬ МИН (стоимость_замены) ИЗ фильм ) СОРТИРОВАТЬ ПО заглавие;
СУММ () Примеры функций
В следующем операторе используется функция СУММ () для вычисления общей длины фильмов, сгруппированных по рейтингу фильма:
Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)
ВЫБРАТЬ рейтинг, SUM (rental_duration) ИЗ фильм ГРУППА ПО рейтинг СОРТИРОВАТЬ ПО рейтинг;
Результат показан на следующем рисунке:
В этом руководстве вы узнали об агрегатных функциях PostgreSQL и применили их для обобщения данных.
Обзор агрегатных функций Oracle
Резюме : в этом руководстве вы узнаете, как работают агрегатные функции Oracle и как их применять для вычисления агрегатов.
Введение в агрегатные функции Oracle
Агрегатные функции Oracle вычисляют группу строк и возвращают одно значение для каждой группы.
Обычно мы используем агрегатные функции вместе с предложением GROUP BY . Предложение GROUP BY делит строки на группы, а агрегатная функция вычисляет и возвращает один результат для каждой группы.
Если вы используете агрегатные функции без предложения GROUP BY , то агрегатные функции применяются ко всем строкам запрашиваемых таблиц или представлений.
Мы также используем агрегатные функции в предложении HAVING для фильтрации групп из вывода на основе результатов агрегатных функций.
Агрегатные функции Oracle могут появляться в предложениях SELECT, и ORDER BY , GROUP BY, и HAVING .
DISTINCT vs.ALL
Некоторые агрегатные функции принимают предложение DISTINCT или ALL .
- Предложение
DISTINCTинструктирует агрегатную функцию рассматривать только отдельные значения аргумента. - Предложение
ALLзаставляет агрегатную функцию принимать в расчет все значения, включая дубликаты.
Например, DISTINCT среднее значение 2, 2, 2 и 4 равно 3, что является результатом (2 + 4) / 2. Тем не менее, ALL среднее значение 2, 2, 2 и 4 равно 2.5, что является результатом (2 + 2 + 2 + 4) / 4.
Oracle использует предложение ALL по умолчанию, если вы явно не указали какое-либо предложение.
Обработка NULL
Все агрегатные функции игнорируют значения NULL, кроме COUNT (*) , GROUPING () и GROUPING_ID () .
Если вы хотите заменить значение, например ноль, на нулевое значение, используйте функцию NVL () .
Функции COUNT (), и REGR_COUNT () никогда не возвращают значение NULL, а только число или ноль (0).Другие агрегатные функции возвращают NULL , если набор входных данных содержит NULL или не имеет строк.
Список агрегатных функций Oracle
В следующей таблице показаны функции агрегирования в Oracle:
| Функция | Описание | |
|---|---|---|
| APPROX_COUNT_DISTINCT | ||
| AVG | Возвращает среднее значение набора | |
| COLLECT | ||
| CORR | ||
| CORR_ * | ||
| COUNT | Возвращает количество значений в наборе или количество строк в таблице | |
| COVAR_POP | ||
| COVAR_SAMP | ||
| CUME_DIST | ||
| DENSE_RANK | ||
| ПЕРВЫЙ | ||
| LINE_ID | ГРУППИРОВКА | |
| ГРУППИРОВКА | ||
| Агрегировать строки из нескольких строк в одну, объединяя их | ||
| MAX | Возвращает максимальное значение в наборе значений | |
| MEDIAN | ||
| MIN | Возвращает минимальное значение в набор значений | |
| PERCENT_RANK | ||
| PERCENTILE_CONT | ||
| PERCENTILE_DISC | ||
| RANK | ||
| REGR_OMAT SB STIAL | ||
| STATS_F_TEST | ||
| STATS_KS_TEST | ||
| STATS_MODE | ||
| STATS_MW_TEST | ||
| STATS_ONE_WAY_ANOV4 | ||
| STATS_ONE_WAY_ANOV4 _TEST | ||
| STDDEV | ||
| STDDEV_POP | ||
| STDDEV_SAMP | ||
| SUM | Возвращает сумму значений в наборе значений | |
| VAR_POP | ||
| VAR_SAMP | ||
| VARIANCE | ||
| XMLAGG |
В этом руководстве вы узнали об агрегатных функциях Oracle и о том, как их использовать для вычисления агрегатов.