foundryts.functions.cumulative_aggregate

foundryts.functions.cumulative_aggregate(aggregate)

単一の時系列内のすべての値の累積集計を計算する関数を返します。

累積集計は、入力時系列の各ポイントについて、現在のポイントを含むそれ以前のすべてのポイントを対象に、順次計算されます。

サポートされている集計関数は次のとおりです。

集計関数	説明
min	時系列の現在のポイントまでの最小値。
max	時系列の現在のポイントまでの最大値。
count	時系列の現在のポイントまでのすべてのポイントの件数。
sum	現在のポイントまでのすべてのポイントの値の合計。
product	現在のポイントまでのポイントの値の積。
mean	現在のポイントまでのすべてのポイントの値の平均。
standard_deviation	現在のポイントまでのすべてのポイントの値の標準偏差。
difference	現在のポイントの値と時系列の最初のポイントの値との差で、時系列内の相対的な変化を示します。
percent_change	現在のポイントの値と時系列の最初のポイントの値との変化率（%）で、時系列内の相対的な変化率を示します。
first	時系列の最初のポイントの値。
last	時系列の現在の（最後の）ポイントの値。
`time_weighted("average")`	現在のポイントまでのポイントの値を、それぞれの値が有効な期間で重み付けした時間加重平均。積分方法と境界の補間オプションについては、`time_weighted()`を参照してください。
`time_weighted("integral")`	現在のポイントまでの曲線下の面積。積分方法と境界の補間オプションについては、`time_weighted()`を参照してください。

パラメーター： aggregate（str または time_weighted() が返す値）– 各ポイントに適用する集計。上記の集計関数テーブルにある値のいずれかを使用します。
戻り値： 単一の時系列を入力として受け取り、評価対象のポイントまでのすべてのポイントを対象に、各ポイントで指定された集計を計算する関数。
戻り値の型： (FunctionNode) -> FunctionNode

データフレームのスキーマ

列名	データ型	説明
timestamp	pandas.Timestamp	ポイントのタイムスタンプ
value	Union[float, str]	ポイントの値

例

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>>> series = F.points(
...     (2, 10.0), (5, 20.0), (6, 30.0), (7, 40.0), (8, 50.0), (12, 60.0), name="series-1"
... )
>>> series.to_pandas()
                      timestamp  value
0 1970-01-01 00:00:00.000000002   10.0
1 1970-01-01 00:00:00.000000005   20.0
2 1970-01-01 00:00:00.000000006   30.0
3 1970-01-01 00:00:00.000000007   40.0
4 1970-01-01 00:00:00.000000008   50.0
5 1970-01-01 00:00:00.000000012   60.0

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>>> cumulative_agg = F.cumulative_aggregate("mean")(series)
>>> cumulative_agg.to_pandas()
                      timestamp  value
0 1970-01-01 00:00:00.000000002   10.0
1 1970-01-01 00:00:00.000000005   15.0
2 1970-01-01 00:00:00.000000006   20.0
3 1970-01-01 00:00:00.000000007   25.0
4 1970-01-01 00:00:00.000000008   30.0
5 1970-01-01 00:00:00.000000012   35.0

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PREVIOUSNodeCollection

NEXTfunctions.derivative

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