summary
New in version 1.30.22.
语法
summary(X,[interpolation],[characteristic],[percentile],[precision],[partitionSampling])
详情
生成数据的汇总统计信息，返回一个内存表，包含最小值、最大值、计数、均值、标准差和指定的百分位数（以升序输出）。
注意：
若 X 是表，则 summary 只统计表中数值类型的列，忽略非数值类型的列。
若 X 是数据源，则数据源只能包含数值类型的列，否则在进行 summary 统计时会报错。
参数
X 可以是内存表、DFS 表或由 sqlDS 函数生成的数据源。注意：暂不支持由 sqlDS 生成的包含表连接的数据源。
interpolation 字符串，表示计算百分位采用的插值方法，可以是 ‘linear’（默认值）, ‘nearst’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’。
characteristic 字符串标量或向量，表示需要输出的统计特征。可选值为 “avg”, “std”。若不指定该参数，则默认同时输出 “avg” 和 “std”。
percentile DOUBLE 类型向量，范围是[0,100]。默认值为 [25, 50, 75]，表示返回第25, 50和75百分位数。
precision 大于0的 DOUBLE 类型标量，表示插值计算百分位时的迭代精度。默认值为 1e-3。当前计算结果与上一次迭代计算结果的差值小于等于该值时，将退出迭代。建议取值范围为[1.000e-3, 1.000e-9]，若值较小，则可能因迭代次数过多而导致性能下降；若值较大，则可能导致计算的结果不精确。
partitionSampling 正整数或(0,1]之间的浮点数。正整数表示随机选取的分区个数；浮点数表示随机选取相应比例的分区。若不指定，则表示选取所有分区。指定该参数时需要注意以下事项：
对于分区表：
至少会选择1个分区，即当 partitionSampling 是浮点数，且 partitionSampling * 分区总个数小于1时，会选取1个分区；当 partitionSampling * 分区总个数是大于1，但不是一个整数时，则向下取整。比如partitionSampling=0.26，分区总个数为10，则会随机选取2个分区。
若指定的分区个数大于实际分区数量，则会选择所有分区。
对于非分区表，指定该参数不会生效；
例子
$ n=2022
$ data=1..n
$ value=take(1..3,n)
$ name=take(`APPLE`IBM`INTEL,n)
$ t=table(data,value,name);
$ summary(t, precision=0.001);
// name 非数值类型，不会输出到表中
| name | min | max | nonNullCount | count | avg | std | percentile |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| data | 1 | 2,022 | 2,022 | 2,022 | 1,011.5 | 583.8454 | [506.24,1011.50,1516.75] |
| value | 1 | 3 | 2,022 | 2,022 | 2 | 0.8167 | [1.00,1.99,2.99] |
$ n = 5000
$ data1 = take(1..5000000, n)
$ data2 = rand(10000000, n)
$ data3 = take("A" + string(0..10), n)
$ t = table(data1, data2, data3)
$ dbname = "dfs://summary"
$ if(existsDatabase(dbname)) {
$ dropDatabase(dbname)
$ }
$ db = database(dbname, HASH, [INT, 10])
$ pt = createPartitionedTable(db, t, `pt, `data1)
$ pt.append!(t)
$ ds = sqlDS(<select data1,data2 from loadTable(db, `pt)>)
$ query_percentile = [25,50,75,90]
$ ds_re1 = summary(ds);
//返回第25, 50, 75, 90 百分位值
$ ds_re2 = summary(ds, percentile=query_percentile, precision=0.0001);
//分区占比为 0.6，即统计6个分区数据的信息
$ ds_re3 = summary(loadTable(db, `pt), percentile=query_percentile, precision=0.0001, partitionSampling=0.6);