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TimestampRepair
函数简介
本函数用于时间戳修复。根据给定的标准时间间隔，采用最小化修复代价的方法，通过对数据时间戳的微调，将原本时间戳间隔不稳定的数据修复为严格等间隔的数据。在未给定标准时间间隔的情况下，本函数将使用时间间隔的中位数 (median)、众数 (mode) 或聚类中心 (cluster) 来推算标准时间间隔。
函数名： TIMESTAMPREPAIR
输入序列： 仅支持单个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE
参数：
interval: 标准时间间隔（单位是毫秒），是一个正整数。在缺省情况下，将根据指定的方法推算。method：推算标准时间间隔的方法，取值为 ‘median’, ‘mode’ 或 ‘cluster’，仅在interval缺省时有效。在缺省情况下，将使用中位数方法进行推算。
输出序列： 输出单个序列，类型与输入序列相同。该序列是修复后的输入序列。
使用示例
指定标准时间间隔
在给定interval参数的情况下，本函数将按照指定的标准时间间隔进行修复。
输入序列：
+-----------------------------+---------------+| Time|root.test.d2.s1|+-----------------------------+---------------+|2021-07-01T12:00:00.000+08:00| 1.0||2021-07-01T12:00:10.000+08:00| 2.0||2021-07-01T12:00:19.000+08:00| 3.0||2021-07-01T12:00:30.000+08:00| 4.0||2021-07-01T12:00:40.000+08:00| 5.0||2021-07-01T12:00:50.000+08:00| 6.0||2021-07-01T12:01:01.000+08:00| 7.0||2021-07-01T12:01:11.000+08:00| 8.0||2021-07-01T12:01:21.000+08:00| 9.0||2021-07-01T12:01:31.000+08:00| 10.0|+-----------------------------+---------------+
用于查询的SQL语句：
select timestamprepair(s1,'interval'='10000') from root.test.d2
输出序列：
+-----------------------------+----------------------------------------------------+| Time|timestamprepair(root.test.d2.s1, "interval"="10000")|+-----------------------------+----------------------------------------------------+|2021-07-01T12:00:00.000+08:00| 1.0||2021-07-01T12:00:10.000+08:00| 2.0||2021-07-01T12:00:20.000+08:00| 3.0||2021-07-01T12:00:30.000+08:00| 4.0||2021-07-01T12:00:40.000+08:00| 5.0||2021-07-01T12:00:50.000+08:00| 6.0||2021-07-01T12:01:00.000+08:00| 7.0||2021-07-01T12:01:10.000+08:00| 8.0||2021-07-01T12:01:20.000+08:00| 9.0||2021-07-01T12:01:30.000+08:00| 10.0|+-----------------------------+----------------------------------------------------+
自动推算标准时间间隔
如果interval参数没有给定，本函数将按照推算的标准时间间隔进行修复。
输入序列同上，用于查询的 SQL 语句如下：
select timestamprepair(s1) from root.test.d2
输出序列：
+-----------------------------+--------------------------------+| Time|timestamprepair(root.test.d2.s1)|+-----------------------------+--------------------------------+|2021-07-01T12:00:00.000+08:00| 1.0||2021-07-01T12:00:10.000+08:00| 2.0||2021-07-01T12:00:20.000+08:00| 3.0||2021-07-01T12:00:30.000+08:00| 4.0||2021-07-01T12:00:40.000+08:00| 5.0||2021-07-01T12:00:50.000+08:00| 6.0||2021-07-01T12:01:00.000+08:00| 7.0||2021-07-01T12:01:10.000+08:00| 8.0||2021-07-01T12:01:20.000+08:00| 9.0||2021-07-01T12:01:30.000+08:00| 10.0|+-----------------------------+--------------------------------+
ValueFill
函数简介
函数名： ValueFill
输入序列： 单列时序数据，类型为INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE
参数：
method: {“mean”, “previous”, “linear”, “likelihood”, “AR”, “MA”, “SCREEN”}, 默认为 “linear”。其中，“mean” 指使用均值填补的方法； “previous” 指使用前值填补方法；“linear” 指使用线性插值填补方法；“likelihood” 为基于速度的正态分布的极大似然估计方法；“AR” 指自回归的填补方法；“MA” 指滑动平均的填补方法；”SCREEN” 指约束填补方法；缺省情况下使用 “linear”。
输出序列： 填补后的单维序列。
备注： AR 模型采用 AR(1)，时序列需满足自相关条件，否则将输出单个数据点 (0, 0.0).
使用示例
使用 linear 方法进行填补
当method缺省或取值为 ‘linear’ 时，本函数将使用线性插值方法进行填补。
输入序列：
+-----------------------------+---------------+| Time|root.test.d2.s1|+-----------------------------+---------------+|2020-01-01T00:00:02.000+08:00| NaN||2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0||2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0||2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0||2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0||2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0||2020-01-01T00:00:14.000+08:00| NaN||2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0||2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0||2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0||2020-01-01T00:00:20.000+08:00| NaN||2020-01-01T00:00:22.000+08:00| NaN||2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0||2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0||2020-01-01T00:00:30.000+08:00| 128.0|+-----------------------------+---------------+
用于查询的 SQL 语句：
select valuefill(s1) from root.test.d2
输出序列：
+-----------------------------+-----------------------+| Time|valuefill(root.test.d2)|+-----------------------------+-----------------------+|2020-01-01T00:00:02.000+08:00| NaN||2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0||2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0||2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0||2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0||2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0||2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 108.0||2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0||2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0||2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0||2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.7||2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 121.3||2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0||2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0||2020-01-01T00:00:30.000+08:00| 128.0|+-----------------------------+-----------------------+
使用 previous 方法进行填补
当method取值为 ‘previous’ 时，本函数将使前值填补方法进行数值填补。
输入序列同上，用于查询的 SQL 语句如下：
select valuefill(s1,"method"="previous") from root.test.d2
输出序列：
+-----------------------------+-------------------------------------------+| Time|valuefill(root.test.d2,"method"="previous")|+-----------------------------+-------------------------------------------+|2020-01-01T00:00:02.000+08:00| NaN||2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0||2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0||2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0||2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0||2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0||2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 110.5||2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0||2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0||2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0||2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 116.0||2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 116.0||2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0||2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0||2020-01-01T00:00:30.000+08:00| 128.0|+-----------------------------+-------------------------------------------+
ValueRepair
函数简介
本函数用于对时间序列的数值进行修复。目前，本函数支持两种修复方法：Screen 是一种基于速度阈值的方法，在最小改动的前提下使得所有的速度符合阈值要求；LsGreedy 是一种基于速度变化似然的方法，将速度变化建模为高斯分布，并采用贪心算法极大化似然函数。
函数名： VALUEREPAIR
输入序列： 仅支持单个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE。
参数：
method：修复时采用的方法，取值为 ‘Screen’ 或 ‘LsGreedy’. 在缺省情况下，使用 Screen 方法进行修复。minSpeed：该参数仅在使用 Screen 方法时有效。当速度小于该值时会被视作数值异常点加以修复。在缺省情况下为中位数减去三倍绝对中位差。maxSpeed：该参数仅在使用 Screen 方法时有效。当速度大于该值时会被视作数值异常点加以修复。在缺省情况下为中位数加上三倍绝对中位差。center：该参数仅在使用 LsGreedy 方法时有效。对速度变化分布建立的高斯模型的中心。在缺省情况下为 0。sigma：该参数仅在使用 LsGreedy 方法时有效。对速度变化分布建立的高斯模型的标准差。在缺省情况下为绝对中位差。
输出序列： 输出单个序列，类型与输入序列相同。该序列是修复后的输入序列。
提示： 输入序列中的NaN在修复之前会先进行线性插值填补。
使用示例
使用 Screen 方法进行修复
当method缺省或取值为 ‘Screen’ 时，本函数将使用 Screen 方法进行数值修复。
输入序列：
+-----------------------------+---------------+| Time|root.test.d2.s1|+-----------------------------+---------------+|2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 100.0||2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0||2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0||2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0||2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 126.0||2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0||2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 112.0||2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0||2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0||2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0||2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.0||2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 100.0||2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0||2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0||2020-01-01T00:00:30.000+08:00| NaN|+-----------------------------+---------------+
用于查询的 SQL 语句：
select valuerepair(s1) from root.test.d2
输出序列：
+-----------------------------+----------------------------+| Time|valuerepair(root.test.d2.s1)|+-----------------------------+----------------------------+|2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 100.0||2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0||2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0||2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0||2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 106.0||2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0||2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 112.0||2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0||2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0||2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0||2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.0||2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 120.0||2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0||2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0||2020-01-01T00:00:30.000+08:00| 128.0|+-----------------------------+----------------------------+
使用 LsGreedy 方法进行修复
当method取值为 ‘LsGreedy’ 时，本函数将使用 LsGreedy 方法进行数值修复。
输入序列同上，用于查询的 SQL 语句如下：
select valuerepair(s1,'method'='LsGreedy') from root.test.d2
输出序列：
+-----------------------------+-------------------------------------------------+| Time|valuerepair(root.test.d2.s1, "method"="LsGreedy")|+-----------------------------+-------------------------------------------------+|2020-01-01T00:00:02.000+08:00| 100.0||2020-01-01T00:00:03.000+08:00| 101.0||2020-01-01T00:00:04.000+08:00| 102.0||2020-01-01T00:00:06.000+08:00| 104.0||2020-01-01T00:00:08.000+08:00| 106.0||2020-01-01T00:00:10.000+08:00| 108.0||2020-01-01T00:00:14.000+08:00| 112.0||2020-01-01T00:00:15.000+08:00| 113.0||2020-01-01T00:00:16.000+08:00| 114.0||2020-01-01T00:00:18.000+08:00| 116.0||2020-01-01T00:00:20.000+08:00| 118.0||2020-01-01T00:00:22.000+08:00| 120.0||2020-01-01T00:00:26.000+08:00| 124.0||2020-01-01T00:00:28.000+08:00| 126.0||2020-01-01T00:00:30.000+08:00| 128.0|+-----------------------------+-------------------------------------------------+
