精度参数(默认值:10000)是一个正数值文字,它以内存为代价控制近似精度。较高的准确度值产生更好的准确度,1.0/准确度是近似值的相对误差。 当百分比为数组时,百分比数组的每个值必须介于 0.0 和 1.0 之间。在这种情况下,返回给定百分比数组中列 col 的近似百分比数组。 版本3.1.0 中的新函数。 例子: >>> key...
percentile_approx函数用于返回组内数字列近似的第p位百分数(包括浮点数)。 命令格式 percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 col 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。 p 是 0<=P<=1,否则返回NULL。 B 是 参数B控制近似的精确度,B值越大,近似度越高,...
B:精度参数。精度越高产生的近似值误差越小。如果不设置该参数,默认值为10000。 返回值说明 返回DOUBLE或ARRAY类型。返回规则如下: colname值为NULL时,该行不参与计算。 p或B值为NULL时,返回报错。 示例数据 为便于理解各函数的使用方法,本文为您提供源数据,基于源数据提供函数相关示例。创建表emp,并添加数据,命...
percentile_approx函数通过牺牲一定的精度来换取计算效率。它不会对整个数据集进行完全排序,而是采用一种基于采样和插值的方法来计算百分位数。具体实现细节可能因PySpark版本和配置的不同而有所差异,但基本原理是相似的。通过调整accuracy参数,可以在计算精度和性能之间进行权衡。
percentile:介于 0 和 1 之间的数值,或每个数值都介于 0 和 1 之间的数值文本数组。 accuracy:一个大于 0 的INTEGER字面值。 如果省略精度,则将其设置为 10000。 cond:一个可选的布尔表达式,可筛选用于聚合的行。 返回 聚合函数返回在已排序的组(从最小到最大排序)中为最小值的表达式,因此最多expr...
これらの句を使用すると、このファンクションによって計算される結果の精度を決定できます。これらの句のいずれかを指定すると、exprに指定したパーセンタイル値に該当する値が戻されるかわりに、次のいずれかの値を表す0から1までの10進値(それらの値を含む)が戻されます。 ERROR_RATEを...
percentile_approx函数用于返回组内数字列近似的第p位百分数(包括浮点数)。 命令格式 percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 col 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。 p 是 0<=P<=1,否则返回NULL。 B 是 参数B控制近似的精确度,B值越大,近似度越高,...
B:精度参数。精度越高产生的近似值误差越小。如果不设置该参数,默认值为10000。 返回值说明 返回DOUBLE或ARRAY类型。返回规则如下: colname值为NULL时,该行不参与计算。 p或B值为NULL时,返回报错。 示例数据 为便于理解各函数的使用方法,本文为您提供源数据,基于源数据提供函数相关示例。创建表emp,并添加数据,命...
如果percentile是一个数组,则approx_percentile返回expr在percentile处的近似百分位数组。 参数accuracy以内存为代价控制近似精度。 精度值越高,精度越好,1.0/accuracy是近似值的相对误差。 此函数是percentile_approx 聚合函数的同义词。 如果指定了DISTINCT,则该函数仅对expr值的唯一集合进行操作。
如果percentile是一个数组,则approx_percentile返回expr在percentile处的近似百分位数组。 参数accuracy以内存为代价控制近似精度。 精度值越高,精度越好,1.0/accuracy是近似值的相对误差。 此函数是percentile_approx 聚合函数的同义词。 如果指定了DISTINCT,则该函数仅对expr值的唯一集合进行操作。