sessionWindow

New in version 2.00.10.

语法

sessionWindow(X, sessionGap)

参数

X 整型或时间类型向量。

sessionGap 正整数，表示两个会话之间的间隔。

详情

从 X 的第一个非空元素开始一个会话窗口，依次判断 X 中每个元素与前一个相邻元素的差值是否小于 sessionGap。若差值小于 sessionGap，则会话窗口继续打开；否则，会话窗口关闭，且由当前元素开始一个新的会话窗口。以各个会话窗口的第一个元素值作为它的编号。该函数返回 X 中每个元素所属的会话窗口的编号。

注意：

对于 X 中的空值（不参与比较）：若空值位于 X 的开头，则返回空；否则，返回其前一个非空元素所属会话窗口的编号。
乱序数据不会参与比较，直接返回当前会话窗口的编号。

例子

$ x = 1 5 6 12 13 13 15
$ sessionWindow(x, 5)
[1,1,1,12,12,12,12]
$ y = 2012.06.13 2012.06.15 2012.06.19 2012.06.26 2012.06.28
$ sessionWindow(y, 5)
[2012.06.13,2012.06.13,2012.06.13,2012.06.26,2012.06.26]

在下例中，第二个会话窗口（编号为12）之后出现的乱序数据3和7不参与判断，直接返回编号12。其后的元素15属于会话窗口12（因为15-12<4）。

$ x = [, , 1, 12, 3, 7, 15, 19]
$ sessionWindow(x, 4)
[,,1,12,12,12,12,12,12,19]

$ colTime = 2023.06.01T10:00:00.000 + 1 2 3 4 5 6 7 8 9 21 22 23 28 29 30
$ colSym = take(`A`B`C,15)
$ colVolume = [2,1,5,5,2,3,2,3,2,2,5,5,2,7,2]
$ t = table(colTime as time, colSym as sym, colVolume as volume)
$ t

time	sym	volume
2023.06.01 10:00:00.001	A	2
2023.06.01 10:00:00.002	B	1
2023.06.01 10:00:00.003	C	5
2023.06.01 10:00:00.004	A	5
2023.06.01 10:00:00.005	B	2
2023.06.01 10:00:00.006	C	3
2023.06.01 10:00:00.007	A	2
2023.06.01 10:00:00.008	B	3
2023.06.01 10:00:00.009	C	2
2023.06.01 10:00:00.021	A	2
2023.06.01 10:00:00.022	B	5
2023.06.01 10:00:00.023	C	5
2023.06.01 10:00:00.028	A	2
2023.06.01 10:00:00.029	B	7
2023.06.01 10:00:00.030	C	2

在下面的代码中，我们使用了高阶函数 contextby，根据股票代码 sym 对数据进行分组，并在每个分组内使用 sessionWindow 划分会话窗口，然后计算每个窗口中的交易量总和。其中，sessionWinodow 使用了部分应用，其第一个参数固定为时间列 time。

$ select sum(volume) from t group by contextby(sessionWindow{, 5}, time, sym) as time,sym

time	sym	sum_volume
2023.06.01 10:00:00.001	A	9
2023.06.01 10:00:00.002	B	6
2023.06.01 10:00:00.003	C	10
2023.06.01 10:00:00.021	A	2
2023.06.01 10:00:00.022	B	5
2023.06.01 10:00:00.023	C	5
2023.06.01 10:00:00.028	A	2
2023.06.01 10:00:00.029	B	7
2023.06.01 10:00:00.030	C	2