次の方法で共有

tdigest() (集計関数)

  • [アーティクル]

適用対象: ✅Microsoft Fabric✅Azure データ エクスプローラー✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

グループ全体における percentiles() の中間結果を計算します。

Note

この関数は、summarize 演算子と組み合わせて使用します。

詳細については、基になるアルゴリズム (T-Digest) と推定エラーを参照してください。

重要

tdigest() と tdigest_merge() の結果を格納し、後で取得できます。 たとえば、日次パーセンタイルの概要を作成し、それを使用して毎週のパーセンタイルを計算できます。 ただし、これらの結果の正確なバイナリ表現は時間の経過と同時に変化する可能性があり、文書化されていません。 これらの関数が同一の入力に対して同じ結果を生成する保証はありません。

構文

tdigest(expr [, weight])

構文規則について詳しく知る。

パラメーター

件名 タイプ Required 説明
expr string ✔️ 集計計算に使用される式。
weight string 集計計算の値の重み。

返品

グループ全体における *expr* の重み付けパーセンタイルの中間結果。

ヒント

  • tdigest_merge() 集計関数を使用して、tdigest の出力を別のグループにもう一度マージします。
  • percentile_tdigest() 関数を使用して、tdigest の結果からパーセンタイル/percentilew を計算します。

例

状態ごとの結果

この例では、州別に並べ替えられた tdigest のパーセンタイルの結果を示します。

StormEvents
| summarize tdigest(DamageProperty) by State

表示される結果テーブルには、最初の 10 行のみが含まれます。

都道府県 tdigest_DamageProperty
ネブラスカ [[7],[800,250,300000,5000,240000,1500000,20000,550000,0,75000,100000,1000,10000,30000,13000,2000000,1000000,650000,125000,35000,7000,2500000,4000000,450000,85000,460000,500000,6000,150000,350000,4000,72500,1200000,180000,400000,25000,50000,2000,45000,8000,120000,200000,40000,1200,15000,55000,3000,250000],[5,1,3,72,1,1,44,1,1351,12,24,17,46,13,6,1,2,1,2,6,8,1,1,1,2,1,4,2,6,1,2,2,1,1,2,26,18,12,2,2,1,7,6,4,28,4,6,6]]
ミネソタ [[7],[700,500,2000000,2500,1200000,12000000,16000,7000000,0,300000,425000,750,6000,30000,10000,22000000,10000000,9600000,600000,50000,4000,27000000,35000000,4000000,400000,5000000,6000000,3000,750000,2500000,2000,250000,11000000,38000000,3000000,20000,120000,1000,100000,5000,500000,1000000,60000,800,15000,200000,1500,1500000,900000],[1,3,1,3,1,2,1,1,1793,1,1,2,2,2,3,1,1,1,2,2,1,1,1,1,2,1,2,1,1,1,6,1,1,1,3,5,1,5,2,5,2,2,1,2,2,2,2,1,1]]
KANSAS [[7],[667,200,6000000,3400,80000,300000,18875,210000,0,45857,750000,37500000,10000,81150000,15000000,6400000,2570000,225000,59400,25000,5000,400000,7000000,4500000,2500000,6500000,200000,4500,70000,122500,2785,12000000,1900000,18200000,150000,1150000,27000000,2000,30000,2000000,250000000,75000,26000,1500,1500000,1000000,2500,100000,21600000,50000,335000,600000,175000,500000,160000,51000,40000,20000,15000,252500,7520,350000,250000,3400000,1000,338000,16000000,106000,4840000,305000,540000,337500,9800000,45000,12500,700000,4000000,71000,30000000,35000,3700000,22000,56000],[12,2,2,5,2,3,8,1,2751,7,2,1,37,1,1,1,1,2,5,12,33,8,1,1,1,2,10,1,5,2,7,1,4,1,5,1,1,9,11,4,1,5,2,6,4,8,2,23,1,44,2,3,2,3,1,1,1,18,5,2,5,1,7,1,25,1,1,3,1,1,1,2,6,1,1,2,1,1,1,3,1,1,1]]
ニューメキシコ [[7],[600,500,2500000,7000,1500,28000,40000,10000,0,500000,20000,1000,21000,70000,25000,3500000,200000,16500000,50000,100000,15000,4000,5000,2000],[1,3,1,1,1,1,1,7,466,1,7,4,1,1,2,1,1,1,1,2,1,4,10,8]]
ケンタッキー [[7],[600,200,700000,5000,400000,12000,15000,100000,0,60000,80000,1000,9000,20000,10000,50000,30000,300000,120000,25000,7000,3000,500000,11500000,75000,35000,8000,6000,150000,1500000,4000,56000,1911,250000,2500000,18000,45000,2000],[6,2,1,42,1,3,9,8,999,2,1,52,1,21,37,25,7,2,3,14,11,35,1,1,6,10,9,10,4,1,13,1,9,3,1,2,1,37]]
VIRGINIA [[7],[536,500,125000,3000,100000,7250,8000,60000,0,40000,50000,956,6000,11500,7000,25000,15000,98000,70000,12000,4000,2000,120000,1000000,45000,16000,5000,3500,75000,175000,2500,30000,1000,80000,300000,10000,20000,1500],[7,11,1,48,2,2,2,1,1025,2,6,9,2,2,1,5,16,1,3,5,12,122,1,1,1,1,64,2,2,1,1,7,209,3,2,42,19,6]]
オレゴン [[7],[5000,1000,60000,434000,20000,50000,100000,500000,0,1500000,20400000,6000,62600000],[8,2,1,1,1,1,3,1,401,1,1,1,1]]
ALASKA [[7],[5000,1000,25000,700000,12060,15000,100000,1600000,0,10000],[5,1,1,1,1,2,1,2,242,1]]
コネチカット [[7],[5000,1000,2000000,0,50000,750000,6000],[1,1,1,142,1,1,1]]
ネバダ [[7],[5000,1000,200000,1000000,30000,40000,297000,5000000,0,10000],[4,2,1,1,1,1,1,1,148,3]]

既存の重心を変換する

次の例は、既存の T ダイジェスト重心を長期保存用に変換する方法を示しています。 V列は各重心の値を保持し、W列はその重み (相対カウント) です。 tdigest()集計関数を適用して、テーブル DT内のデータを内部表現に変換し、percentile_tdigest()を使用して 50 タイル値を検索する方法を示します。

let DT=datatable(V:real, W:long) [
    1.0, 1,
    2.0, 2
];
DT
| summarize TD=tdigest(V, W)
| project P50=percentile_tdigest(TD, 50)
P50
2