percentile_approx ( [ALL | DISTINCT ] expr, percentile [, accuracy] ) [FILTER ( WHERE cond ) ] 您也可以使用OVER子句,將此函式叫用為window 函式。 引數 expr:數值表達式。 percentile:介於 0 到 1 之間的數字常量或每個介於 0 到 1 之間的數字 values常量陣列。
percentile_approx函数是计算千分数的一种近似方法。与percentile函数不同,该函数在计算分位数时使用了一种近似算法,使得计算速度更快。语法如下: ``` percentile_approx(column_name, percentage, accuracy) ``` 其中,column_name和percentage的含义与percentile函数相同。而accuracy表示近似算法的准确度,是一个介于0到...
percentile函数:percentile(col, p),p∈(0,1) percentile_approx函数:percentile_approx(col, p),p∈(0,1) 一、等距分箱/等宽分箱 概念:将变量的取值范围分为k个等宽的区间,每个区间当作一个分箱。 方法: 数学运算:通过向上取整ceil() 和 向下取整floor() -- 对col进行0.1宽度的分箱 select col, ce...
#以下函数基于trino 统计分位数approx_percentile #统计各频道电影的时长分布 select channelid,approx_percentile(duration,array[0,0.25,0.5,0.75,1]) from table group by channelid 正则匹配 regexp_like #找到名称中包含 ‘片头’或者‘片尾’或者‘片花’或者‘花絮’的影片 select name from table where ...
HiveSQL中关于分位数的计算主要是通过percentile()和percentile_approx()这两个函数来实现。 一、percentile() 函数使用语法: percentile(col, p) 参数说明: col:指定需要计算的列名,并且列的值必须为int类型。 p:指定得到的分位数数值,取值范围为[0,1],若为0.5则为中位数,若为0.75则为四分之三分位数,依...
在HiveSQL中，分位数的计算主要依赖于percentile()和percentile_approx()这两个工具。percentile()函数如下：语法：percentile(col, p)，其中col为需要计算的int类型列，p为分位数，范围从0到1，如0.5表示中位数，0.75为三分之二分位数。示例：通过列的方式输入p，会返回对应百分位数的列值。而...
(使用时会对成绩进行排序,一般可以用于求中位数)要求多个分位数时,可以把p换为array(),即 percentile_approx(col,array(0.05,0.5,0.95),9999) 或者 percentile_approx(cast(col as double),array(0.05,0.5,0.95),9999 结果为 [0.0,4001.0,4061.0] explode(percentile_approx(cast(col as double),array(0.05,...
HIVESQL 四分位数函数 在HiveSQL中,可以使用percentile和percentile_approx函数来计算四分位数。这两个函数的区别在于精确度和性能: percentile函数:精确计算四分位数,但性能较低。 percentile_approx函数:近似计算四分位数,性能较高。 示例代码 假设我们有一个名为sales的表,其中包含date和amount两列,我们想要计算am...
approx_distinct函数 估算x中不重复值的个数,默认存在2.3%的标准误差。 √ × 估算xx中不重复值的个数,支持自定义标准误差。 √ × approx_percentile函数 对x进行正序排列,返回大约处于percentage位置的x。 √ × 对x进行正序排列,返回大约处于percentage01、percentage02位置的x。 √ × 对x和权重的乘积进行正序...
PERCENTILE_APPROX 计算近似百分位数,适用于大数据量。 STDDEV 计算总体标准差。 STDDEV_SAMP 计算样本标准差。 SUM 计算汇总值。 VAR_SAMP 计算指定数值列的样本方差。 VARIANCE/VAR_POP 计算指定数值列的方差。 WM_CONCAT 用指定的分隔符连接字符串。 注意事项 升级到MaxCompute 2.0后,产品扩展了部分函数。如果您用...