percentiles_linear_fl()

Aplica-se a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

A função percentiles_linear_fl() é uma função definida pelo usuário (UDF) que calcula percentis usando interpolação linear entre as classificações mais próximas, o mesmo método usado pelos PERCENTIS do Excel. Função INC . As funções de percentil nativas do Kusto usam o método de classificação mais próximo. Para grandes conjuntos de valores, a diferença entre os dois métodos é insignificante e recomendamos o uso da função nativa para obter o melhor desempenho. Para mais detalhes sobre esses e outros métodos adicionais de cálculo de percentil, dê uma olhada no artigo de percentil na Wikipedia. A função aceita uma tabela contendo a coluna a ser calculada e uma chave de agrupamento opcional, e uma matriz dinâmica dos percentis necessários e retorna uma coluna contendo a matriz dinâmica dos valores dos percentis por cada grupo.

Sintaxe

T | invoke percentiles_linear_fl(, val_col pct_arr [, aggr_col ])

Saiba mais sobre as convenções de sintaxe.

Parâmetros

Nome	Digitar	Obrigatória	Descrição
val_col	string	✔️	O nome da coluna que contém os valores com os quais calcular os percentis.
pct_arr	dynamic	✔️	Uma matriz numérica contendo os percentis necessários. Cada percentil deve estar no intervalo [0-100].
aggr_col	string		O nome da coluna que contém a chave de agrupamento.

Definição de função

Você pode definir a função inserindo seu código como uma função definida por consulta ou criando-a como uma função armazenada em seu banco de dados, da seguinte maneira:

Definido por consulta

Defina a função usando a instrução let a seguir. Nenhuma permissão é necessária.

Importante

Uma instrução let não pode ser executada sozinha. Ele deve ser seguido por uma instrução de expressão tabular. Para executar um exemplo funcional de percentiles_linear_fl(), consulte Exemplo.

let percentiles_linear_fl=(tbl:(*), val_col:string, pct_arr:dynamic, aggr_col:string='')
{
    tbl
    | extend _vals = column_ifexists(val_col, 0.0)
    | extend _key = column_ifexists(aggr_col, 'ALL')
    | order by _key asc, _vals asc 
    | summarize _vals=make_list(_vals) by _key
    | extend n = array_length(_vals)
    | extend pct=pct_arr
    | mv-apply pct to typeof(real) on (
          extend index=pct/100.0*(n-1)
        | extend low_index=tolong(floor(index, 1)), high_index=tolong(ceiling(index))
        | extend interval=todouble(_vals[high_index])-todouble(_vals[low_index])
        | extend pct_val=todouble(_vals[low_index])+(index-low_index)*interval
        | summarize pct_arr=make_list(pct), pct_val=make_list(pct_val))
    | project-away n
};
// Write your query to use the function here.

Processamento de dados

Defina a função armazenada uma vez usando o seguinte .create function. As permissões de usuário do banco de dados são necessárias.

Importante

Você deve executar esse código para criar a função antes de poder usá-la, conforme mostrado no exemplo.

.create-or-alter function with (folder = "Packages\\Stats", docstring = "Calculate linear interpolated percentiles (identical to Excel's PERCENTILE.INC)")
percentiles_linear_fl(tbl:(*), val_col:string, pct_arr:dynamic, aggr_col:string='')
{
    tbl
    | extend _vals = column_ifexists(val_col, 0.0)
    | extend _key = column_ifexists(aggr_col, 'ALL')
    | order by _key asc, _vals asc 
    | summarize _vals=make_list(_vals) by _key
    | extend n = array_length(_vals)
    | extend pct=pct_arr
    | mv-apply pct to typeof(real) on (
          extend index=pct/100.0*(n-1)
        | extend low_index=tolong(floor(index, 1)), high_index=tolong(ceiling(index))
        | extend interval=todouble(_vals[high_index])-todouble(_vals[low_index])
        | extend pct_val=todouble(_vals[low_index])+(index-low_index)*interval
        | summarize pct_arr=make_list(pct), pct_val=make_list(pct_val))
    | project-away n
}

Exemplo

O exemplo a seguir usa o operador invoke para executar a função.

Definido por consulta

Para usar uma função definida por consulta, invoque-a após a definição da função inserida.

Executar a consulta

let percentiles_linear_fl=(tbl:(*), val_col:string, pct_arr:dynamic, aggr_col:string='')
{
    tbl
    | extend _vals = column_ifexists(val_col, 0.0)
    | extend _key = column_ifexists(aggr_col, 'ALL')
    | order by _key asc, _vals asc 
    | summarize _vals=make_list(_vals) by _key
    | extend n = array_length(_vals)
    | extend pct=pct_arr
    | mv-apply pct to typeof(real) on (
          extend index=pct/100.0*(n-1)
        | extend low_index=tolong(floor(index, 1)), high_index=tolong(ceiling(index))
        | extend interval=todouble(_vals[high_index])-todouble(_vals[low_index])
        | extend pct_val=todouble(_vals[low_index])+(index-low_index)*interval
        | summarize pct_arr=make_list(pct), pct_val=make_list(pct_val))
    | project-away n
};
datatable(x:long, name:string) [
5, 'A',
9, 'A',
7, 'A',
5, 'B',
7, 'B',
7, 'B',
10, 'B',
]
| invoke percentiles_linear_fl('x', dynamic([0, 25, 50, 75, 100]), 'name')
| project-rename name=_key, x=_vals

Processamento de dados

Importante

Para que este exemplo seja executado com êxito, você deve primeiro executar o código de definição de função para armazenar a função.

datatable(x:long, name:string) [
5, 'A',
9, 'A',
7, 'A',
5, 'B',
7, 'B',
7, 'B',
10, 'B',
]
| invoke percentiles_linear_fl('x', dynamic([0, 25, 50, 75, 100]), 'name')
| project-rename name=_key, x=_vals

Saída

name	x	pct_arr	pct_val
Um	[5,7,9]	[0,25,50,75,100]	[5,6,7,8,9]
B	[5,7,7,10]	[0,25,50,75,100]	[5,6.5,7,7.75,10]