opérateur d’échantillon

S’applique à : ✅Microsoft Fabric✅✅

Retourne jusqu’au nombre spécifié de lignes aléatoires de la table d’entrée.

Remarque

• sample est destiné à la vitesse plutôt qu’à la distribution des valeurs. Plus précisément, cela signifie qu’il ne produira pas de résultats « équitables » s’il est utilisé après les opérateurs qui union 2 jeux de données de tailles différentes (par exemple, un union ou join des opérateurs). Il est recommandé d’utiliser sample juste après la référence de table et les filtres.
• sample est un opérateur non déterministe et retourne un jeu de résultats différent chaque fois qu’il est évalué pendant la requête. Par exemple, la requête suivante génère deux lignes différentes (même si on s’attend à retourner la même ligne deux fois).

Syntaxe

T| sampleNumberOfRows

En savoir plus sur les conventions de syntaxe.

Paramètres

Nom	Type	Requise	Description
T	string	✔️	Expression tabulaire d’entrée.
NumberOfRows	int, long ou réel	✔️	Nombre de lignes à retourner. Vous pouvez spécifier n’importe quelle expression numérique.

Exemples

L’exemple de cette section montre comment utiliser la syntaxe pour vous aider à commencer.

Les exemples de cet article utilisent des tables disponibles publiquement, telles que la table StormEvents dans l’analyse météo exemples de données.

Générer un exemple

Cette requête crée une plage de nombres, échantillonne une valeur, puis doublons cet exemple.

let _data = range x from 1 to 100 step 1;
let _sample = _data | sample 1;
union (_sample), (_sample)

Sortie

x
74
63

Pour vous assurer que dans l’exemple ci-dessus _sample est calculé une seule fois, vous pouvez utiliser la fonction matérialiser() :

let _data = range x from 1 to 100 step 1;
let _sample = materialize(_data | sample 1);
union (_sample), (_sample)

Sortie

x
24
24

Générer un échantillon d’un certain pourcentage de données

Pour échantillonner un certain pourcentage de vos données (plutôt qu’un nombre spécifié de lignes), vous pouvez utiliser

StormEvents | where rand() < 0.1

Sortie

Le tableau contient les premières lignes de la sortie. Exécutez la requête pour afficher le résultat complet.

StartTime	EndTime	EpisodeId	EventId	État	EventType
2007-01-01T00:00:00Z	2007-01-20T10:24:00Z	2403	11914	INDIANA	Inondation
2007-01-01T00:00:00Z	2007-01-24T18:47:00Z	2408	11930	INDIANA	Inondation
2007-01-01T00:00:00Z	2007-01-01T12:00:00Z	1979	12631	DELAWARE	Pluie lourde
2007-01-01T00:00:00Z	2007-01-01T00:00:00Z	2592	13208	CAROLINE DU NORD	Vent orageux
2007-01-01T00:00:00Z	2007-01-31T23:59:00Z	1492	7069	MINNESOTA	Sécheresse
2007-01-01T00:00:00Z	2007-01-31T23:59:00Z	2240	10858	TEXAS	Sécheresse
...	...	...	...	...	...

Générer un exemple de clés

Pour échantillonner des clés plutôt que des lignes (par exemple , exemple 10 ID et obtenir toutes les lignes de ces ID), vous pouvez utiliser sample-distinct en combinaison avec l’opérateur in.

let sampleEpisodes = StormEvents | sample-distinct 10 of EpisodeId;
StormEvents
| where EpisodeId in (sampleEpisodes)

Sortie

Le tableau contient les premières lignes de la sortie. Exécutez la requête pour afficher le résultat complet.

StartTime	EndTime	EpisodeId	EventId	État	EventType
2007-09-18T20:00:00Z	2007-09-19T18:00:00Z	11074	60904	FLORIDE	Pluie lourde
2007-09-20T21:57:00Z	2007-09-20T22:05:00Z	11078	60913	FLORIDE	Tornade
2007-09-29T08:11:00Z	2007-09-29T08:11:00Z	11091	61032	ATLANTIQUE SUD	Trombe
2007-12-07T14:00:00Z	2007-12-08T04:00:00Z	13183	73241	SAMOA AMÉRICAINES	Inondation soudaine
2007-12-11T21:45:00Z	2007-12-12T16:45:00Z	12826	70787	KANSAS	Inondation
2007-12-13T09:02:00Z	2007-12-13T10:30:00Z	11780	64725	KENTUCKY	Inondation
...	...	...	...	...	...