共用方式為

bin_at()

  • 發行項

適用於：✅Microsoft網狀架構✅Azure 數據✅總管 Azure 監視器✅Microsoft Sentinel

傳回捨入到最接近間隔大小的值，其對齊固定參考點。

相較於 bin（） 函式，其中預先定義對齊點，bin_at（） 可讓您定義固定點以進行對齊。 結果可以在固定點前後對齊。

語法

bin_at(value,bin_size fixed_point,)

深入瞭解 語法慣例。

參數

姓名 類型​​ 必要 Description
value int、long、real、timespan 或 datetime ✔️ 要捨入的值。
bin_size int、long、real 或 timespan ✔️ 每個量化的大小。
fixed_point int、long、real、timespan 或 datetime ✔️ 與 值相同類型的常數，用來做為固定參考點。

注意

如果 值為 timespan 或 datetime，則 bin_size 必須是 timespan。

傳回

與指定之fixed_point對齊的指定值下方，最接近bin_size的倍數。

範例

在下列範例中，值會四捨五入為與fixed_point對齊的最接近bin_size。

print bin_at(6.5, 2.5, 7)

輸出

print_0
4.5

在下列範例中，時間間隔會量化成對齊 12 小時固定點的每日間隔。 傳回值為 -12，因為前一天，每日量化會四捨五入為 12 小時。

print bin_at(time(1h), 1d, 12h)

輸出

print_0
-12:00:00

在下列範例中，每日間隔會對齊中午。

print bin_at(datetime(2017-05-15 10:20:00.0), 1d, datetime(1970-01-01 12:00:00.0))

輸出

print_0
2017-05-14T12：00：00Z

在下列範例中，bin 是每周，且符合 2017 年 6 月 6 日星期日開始。 此範例會傳回對齊星期日的量化。

print bin_at(datetime(2017-05-17 10:20:00.0), 7d, datetime(2017-06-04 00:00:00.0))

輸出

print_0
2017-05-14T00：00：00Z

在下列範例中，事件總數會分組為與fixed_point日期和時間對齊 的 每日間隔。 fixed_point值包含在其中一個傳回的量化中。

datatable(Date:datetime, NumOfEvents:int)[
datetime(2018-02-24T15:14),3,
datetime(2018-02-24T15:24),4,
datetime(2018-02-23T16:14),4,
datetime(2018-02-23T17:29),4,
datetime(2018-02-26T15:14),5]
| summarize TotalEvents=sum(NumOfEvents) by bin_at(Date, 1d, datetime(2018-02-24 15:14:00.0000000))

輸出

Date TotalEvents
2018-02-23T15：14：00Z 8
2018-02-24T15：14：00Z 7
2018-02-26T15：14：00Z 5

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