QUANTILE_TDIGEST_WEIGHTED (Lakehouse v1)

Oblicza przybliżony kwantyl ciągu danych liczbowych za pomocą algorytmu t-digest. Funkcja uwzględnia wagę każdego elementu ciągu. Zużycie pamięci wynosi log(n), gdzie n to liczba wartości.

Uwaga

Wartości NULL nie są uwzględniane w obliczeniach.

Składnia Analyze

func.quantile_tdigest_weighted(<levels>, <expr>, <weight_expr>)

Przykłady Analyze

func.quantile_tdigest_weighted([0.5, 0.8], table.sales_amount, 1).alias('sales_amounts')

| sales_amounts         |
|-----------------------+
| [6000.0,7000.0]       |

Składnia SQL

QUANTILE_TDIGEST_WEIGHTED(<level1>[, <level2>, ...])(<expr>, <weight_expr>)

Argumenty

Argumenty	Opis
<level n>	Poziom kwantyla to stała liczba zmiennoprzecinkowa z zakresu od 0 do 1. Zaleca się używanie wartości poziomu z zakresu [0.01, 0.99].
<expr>	Dowolne wyrażenie liczbowe
<weight_expr>	Dowolne wyrażenie całkowite bez znaku. Waga to liczba wystąpień wartości.

Typ zwracany

Zwraca wartość Float64 albo tablicę wartości Float64, zależnie od liczby podanych poziomów kwantyla.

Przykłady SQL

-- Create a table and insert sample data
CREATE TABLE sales_data (
  id INT,
  sales_person_id INT,
  sales_amount FLOAT
);

INSERT INTO sales_data (id, sales_person_id, sales_amount)
VALUES (1, 1, 5000),
       (2, 2, 5500),
       (3, 3, 6000),
       (4, 4, 6500),
       (5, 5, 7000);

SELECT QUANTILE_TDIGEST_WEIGHTED(0.5)(sales_amount, 1) AS median_sales_amount
FROM sales_data;

median_sales_amount|
-------------------+
             6000.0|

SELECT QUANTILE_TDIGEST_WEIGHTED(0.5, 0.8)(sales_amount, 1)
FROM sales_data;

quantile_tdigest_weighted(0.5, 0.8)(sales_amount)|
-------------------------------------------------+
[6000.0,7000.0]                                  |