spotfire:计算每 15 分钟的平均值
sporfire: calculate the avg per 15 minutes
我是 Spotfire 的初学者。我对计算列每 15 分钟的平均计算有疑问。示例 table 可能是这样的:
id time-stamp value
1 7/1/2016 12:01:01 AM 1.1
2 7/1/2016 12:05:03 AM 0.9
3 7/1/2016 12:08:04 AM 1.2
4 7/1/2016 12:09:06 AM 0.8
5 7/1/2016 12:12:09 AM 0.4
6 7/1/2016 12:14:10 AM 0.6
7 7/1/2016 12:15:12 AM 1.3
8 7/1/2016 12:18:04 AM 1.4
9 7/1/2016 12:21:06 AM 0.7
10 7/1/2016 12:24:09 AM 1.7
11 7/1/2016 12:31:10 AM 0.5
12 7/1/2016 12:39:12 AM 1.3
我想计算每15分钟的平均值,table已经按时间排序了。
最后 table 我想要的是:
time-stamp Avg
7/1/2016 12:00:00 AM 0.83333
7/1/2016 12:15:00 AM 1.275
7/1/2016 12:30:00 AM 0.9
例如,对于第一个数字 0.83333 =(1.1+0.9+1.2+0.8+0.4+0.6)/6
看来我应该确定一个新的计算表达式table,但是如何计算平均值。每15分钟。有人可以帮助我吗?
感谢您的帮助:)
注意:感谢代码@ksp585,但在此之后,我仍然有一个小问题,十字table只显示时间戳,直到9:45下午
@ ZAWD - 我创建了一个计算列,将时间戳分为 4 个季度,即一个小时。在下面的交叉 table 中使用此列来计算平均时间。
时间戳分组表达式(time_interval):
case
when (DatePart("minute",[time-stamp])>0) and (DatePart("minute",[time-stamp])<15) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":00" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])=15) and (DatePart("second",[time-stamp])>0) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":15" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])>15) and (DatePart("minute",[time-stamp])<30) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":15" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])=30) and (DatePart("second",[time-stamp])>0) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":30" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])>30) and (DatePart("minute",[time-stamp])<45) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":30" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])=45) and (DatePart("second",[time-stamp])>0) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":45" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])>45) and (DatePart("minute",[time-stamp])<=60) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":45" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])=0) and (DatePart("second",[time-stamp])>0) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":00" & ":00"
else null end
决赛 Table:
使用不同的日期时间格式进行测试:
我是 Spotfire 的初学者。我对计算列每 15 分钟的平均计算有疑问。示例 table 可能是这样的:
id time-stamp value
1 7/1/2016 12:01:01 AM 1.1
2 7/1/2016 12:05:03 AM 0.9
3 7/1/2016 12:08:04 AM 1.2
4 7/1/2016 12:09:06 AM 0.8
5 7/1/2016 12:12:09 AM 0.4
6 7/1/2016 12:14:10 AM 0.6
7 7/1/2016 12:15:12 AM 1.3
8 7/1/2016 12:18:04 AM 1.4
9 7/1/2016 12:21:06 AM 0.7
10 7/1/2016 12:24:09 AM 1.7
11 7/1/2016 12:31:10 AM 0.5
12 7/1/2016 12:39:12 AM 1.3
我想计算每15分钟的平均值,table已经按时间排序了。
最后 table 我想要的是:
time-stamp Avg
7/1/2016 12:00:00 AM 0.83333
7/1/2016 12:15:00 AM 1.275
7/1/2016 12:30:00 AM 0.9
例如,对于第一个数字 0.83333 =(1.1+0.9+1.2+0.8+0.4+0.6)/6
看来我应该确定一个新的计算表达式table,但是如何计算平均值。每15分钟。有人可以帮助我吗?
感谢您的帮助:)
注意:感谢代码@ksp585,但在此之后,我仍然有一个小问题,十字table只显示时间戳,直到9:45下午
@ ZAWD - 我创建了一个计算列,将时间戳分为 4 个季度,即一个小时。在下面的交叉 table 中使用此列来计算平均时间。
时间戳分组表达式(time_interval):
case
when (DatePart("minute",[time-stamp])>0) and (DatePart("minute",[time-stamp])<15) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":00" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])=15) and (DatePart("second",[time-stamp])>0) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":15" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])>15) and (DatePart("minute",[time-stamp])<30) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":15" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])=30) and (DatePart("second",[time-stamp])>0) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":30" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])>30) and (DatePart("minute",[time-stamp])<45) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":30" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])=45) and (DatePart("second",[time-stamp])>0) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":45" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])>45) and (DatePart("minute",[time-stamp])<=60) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":45" & ":00"
when (DatePart("minute",[time-stamp])=0) and (DatePart("second",[time-stamp])>0) then Date([time-stamp]) & " " & Hour([time-stamp]) & ":00" & ":00"
else null end
决赛 Table:
使用不同的日期时间格式进行测试: