Operátor make-series

Platí pro: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Vytvořte řadu zadaných agregovaných hodnot na zadané ose.

Syntaxe

T [MakeSeriesParameters] [Column =] Aggregation [default = DefaultValue] [, ...] on | make-seriesAxisColumn [from start] [to end] step krok [by [Sloupec =] GroupExpression [, ...]]

Přečtěte si další informace o konvencích syntaxe.

Parametry

Podporované parametry řady

Alternativní syntaxe

T | make-series [Sloupec =] Agregace [ =default DefaultValue] [, ...] on AxisColumn range(instart, stop, step) [by [Column =] GroupExpression [, ...]]

Vygenerovaná řada z alternativní syntaxe se liší od hlavní syntaxe ve dvou aspektech:

• Hodnota stop je inkluzivní.
• Binning osy indexu se vygeneruje pomocí bin() a ne bin_at(), což znamená, že začátek nemusí být zahrnut do vygenerované řady.

Doporučujeme použít hlavní syntaxi make-series, nikoli alternativní syntaxi.

Návraty

Vstupní řádky jsou uspořádány do skupin se stejnými hodnotami by výrazů a počátečním) výrazembin_at( kroku,AxisColumn., Pak se zadané agregační funkce počítají přes každou skupinu a vytvoří řádek pro každou skupinu. Výsledek obsahuje by sloupce, sloupec AxisColumn a také alespoň jeden sloupec pro každou vypočítanou agregaci. (Agregace ve více sloupcích nebo nečíselných výsledcích nejsou podporované.)

Tento průběžný výsledek má tolik řádků, kolik existuje jedinečných kombinací počátečních bybin_at(hodnot kroku,) AxisColumn.,

Nakonec řádky z přechodného výsledku uspořádané do skupin se stejnými hodnotami by výrazů a všechny agregované hodnoty jsou uspořádány do polí (hodnoty typu dynamic ). Pro každou agregaci je jeden sloupec, který obsahuje pole se stejným názvem. Poslední sloupec je matice obsahující hodnoty AxisColumn binned podle zadaného kroku.

Seznam agregačních funkcí

Seznam funkcí analýzy řad

Úplný seznam analytických funkcí řady najdete v tématu: Funkce zpracování řad

Seznam interpolačních funkcí řad

• Poznámka: Funkce interpolace ve výchozím nastavení předpokládají null jako chybějící hodnotu. Proto zadejte default=double(null) v make-series případě, že máte v úmyslu použít interpolační funkce pro řadu.

Příklady

Tabulka, která zobrazuje pole čísel a průměrných cen každého ovoce od každého dodavatele objednaného podle časového razítka se zadaným rozsahem. Ve výstupu je řádek pro každou odlišnou kombinaci ovoce a dodavatele. Ve výstupních sloupcích se zobrazují ovoce, dodavatel a pole: count, average a celá časová osa (od 1. 1. 2016 do 10. 2016). Všechna pole jsou seřazená podle příslušného časového razítka a všechny mezery jsou vyplněné výchozími hodnotami (0 v tomto příkladu). Všechny ostatní vstupní sloupce se ignorují.

T | make-series PriceAvg=avg(Price) default=0
on Purchase from datetime(2016-09-10) to datetime(2016-09-13) step 1d by Supplier, Fruit

let data=datatable(timestamp:datetime, metric: real)
[
  datetime(2016-12-31T06:00), 50,
  datetime(2017-01-01), 4,
  datetime(2017-01-02), 3,
  datetime(2017-01-03), 4,
  datetime(2017-01-03T03:00), 6,
  datetime(2017-01-05), 8,
  datetime(2017-01-05T13:40), 13,
  datetime(2017-01-06), 4,
  datetime(2017-01-07), 3,
  datetime(2017-01-08), 8,
  datetime(2017-01-08T21:00), 8,
  datetime(2017-01-09), 2,
  datetime(2017-01-09T12:00), 11,
  datetime(2017-01-10T05:00), 5,
];
let interval = 1d;
let stime = datetime(2017-01-01);
let etime = datetime(2017-01-10);
data
| make-series avg(metric) on timestamp from stime to etime step interval 

Když je vstup make-series prázdný, výchozí chování make-series vytvoří prázdný výsledek.

let data=datatable(timestamp:datetime, metric: real)
[
  datetime(2016-12-31T06:00), 50,
  datetime(2017-01-01), 4,
  datetime(2017-01-02), 3,
  datetime(2017-01-03), 4,
  datetime(2017-01-03T03:00), 6,
  datetime(2017-01-05), 8,
  datetime(2017-01-05T13:40), 13,
  datetime(2017-01-06), 4,
  datetime(2017-01-07), 3,
  datetime(2017-01-08), 8,
  datetime(2017-01-08T21:00), 8,
  datetime(2017-01-09), 2,
  datetime(2017-01-09T12:00), 11,
  datetime(2017-01-10T05:00), 5,
];
let interval = 1d;
let stime = datetime(2017-01-01);
let etime = datetime(2017-01-10);
data
| take 0
| make-series avg(metric) default=1.0 on timestamp from stime to etime step interval 
| count 

Výstup

Použití kind=nonempty vygeneruje make-series neprázdný výsledek výchozích hodnot:

let data=datatable(timestamp:datetime, metric: real)
[
  datetime(2016-12-31T06:00), 50,
  datetime(2017-01-01), 4,
  datetime(2017-01-02), 3,
  datetime(2017-01-03), 4,
  datetime(2017-01-03T03:00), 6,
  datetime(2017-01-05), 8,
  datetime(2017-01-05T13:40), 13,
  datetime(2017-01-06), 4,
  datetime(2017-01-07), 3,
  datetime(2017-01-08), 8,
  datetime(2017-01-08T21:00), 8,
  datetime(2017-01-09), 2,
  datetime(2017-01-09T12:00), 11,
  datetime(2017-01-10T05:00), 5,
];
let interval = 1d;
let stime = datetime(2017-01-01);
let etime = datetime(2017-01-10);
data
| take 0
| make-series kind=nonempty avg(metric) default=1.0 on timestamp from stime to etime step interval 

Výstup