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- $(db)sql;…
- ${macroExp}
- =expression
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- @
- @x:…
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- A. (x,…)
- [a1,…,an]
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- calls path/spl( … )
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- decimal()
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- dyna.dbclose()
- dynadb.execute ()
- dyna_open()
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- E()
- E()
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- enum()
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- eval()
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- execute()
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- Faccrint()
- Faccrintm()
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- file()
- filename ()
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- find()
- Fintrate()
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- fork
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- func()
- Fv()
- Fvdb()
- Fyield()
- get()
- gcd()
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- group()
- groupi()
- groupn()
- groups()
- groupx()
- hash ()
- hbase_close()
- hbase_cmp()
- hbase_filter()
- hbase_filterlist()
- hbase_get()
- hbase_open()
- hbase_rest()
- hbase_scan()
- hdfs_open()
- hdfs_close()
- hdfs_dir()
- hdfs_download()
- hdfs_exists()
- hdfs_file ()
- hdfs_upload()
- hdfs_write ()
- hive_open ()
- hive_close()
- hive_cursor()
- hive_execute ()
- hive_query()
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- hour()
- htmlparse ()
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- httpupload()
- I ()
- i()
- icursor()
- icount ()
- id()
- if
- if()
- ifa()
- ifdate()
- ifind()
- ifn()
- ifnumber()
- ifpure()
- ifr()
- ifstring()
- ift()
- iftime()
- ifv()
- ifx_close()
- ifx_conn()
- ifx_cursor()
- ifx_listfrag()
- ifx_savefrag()
- ifx_setfrag()
- ifx_takefrag()
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- impute()
- index()
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- influx_open ()
- influx_query ()
- influx2_close()
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- influx2_open()
- influx2_query()
- influx2_rest()
- insert()
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- interval()
- inv()
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- isalpha ()
- isdigit()
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- ismissm ()
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- minp()
- minute()
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- mongo_open ()
- mongo_shell()
- month()
- movefile()
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- mul()
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- mstd()
- msum()
- mvp()
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- name()
- new()
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- pselect()
- pseudo()
- psort()
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- query()
- r(T,F)
- r.(x,…)
- r.F
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- se ()
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- segp()
- select()
- seq()
- sert()
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- sf_open ()
- sf_query ()
- sf_wsdlclose ()
- sf_wsdlopen ()
- sf_wsdlquery ()
- sf_wsdlview ()
- sg ()
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- sum()
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- tan()
- tanh()
- time()
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- to()
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- total()
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datederive()
本章介绍datederive()函数的多种用法。
A.datederive ()
描述：
外部库函数，外部库的使用请参考《外部库使用指南》。
日期时间型变量A，生成多个衍生变量
语法：
|
A.datederive(T) |
建模时，对于日期时间型变量A，衍生出多个建模可用的变量，衍生变量自动执行后续预处理，返回2值序列，其中第1个为各个衍生变量构成的序表，第2个为处理记录序列Rec。 |
|
A.datederive@r(Rec) |
预测时，根据日期时间型变量A和处理记录序列Rec，衍生出多个建模可用的变量构成的序表。 |
参数：
|
A |
序列，日期时间型变量 |
|
T |
目标变量值，用来执行可能的平滑化处理 |
|
Rec |
处理结果记录序列 |
选项：
|
@bnie |
选项指明目标类型，各选项相斥。无选项时自动判断类型，优先级依次按照二值/数值/整数/枚举。 |
返回值：
序列/序表
示例：
|
|
A |
|
|
1 |
=100.(date(2020,rand(11)+1,rand(28)+1)) |
训练数据日期变量 |
|
2 |
=100.(date(2021,rand(11)+1,rand(28)+1)) |
预测数据日期变量 |
|
3 |
=100.(rand(500)) |
目标变量 |
|
4 |
=A1.datederive@i(A3) |
A4(1)衍生变量序表 A4(2)衍生记录Rec @i指明目标变量为整数 |
|
5 |
=A2.datederive@r(A4(2)) |
根据A4的衍生记录Rec在预测数据上衍生 |
P.datederive ()
描述：
外部库函数，外部库的使用请参考《外部库使用指南》。
对日期型变量，生成多个衍生变量
语法：
|
P.datederive(cn, T) |
建模时，对于日期时间型变量cn，衍生出多个建模可用的变量，衍生变量自动执行后续预处理，返回2值序列，其中第1个为各个衍生变量构成的序表，第2个为处理记录序列Rec。 |
|
P.datederive@r(cn, Rec) |
预测时，根据日期时间型变量cn和处理记录序列Rec，衍生出多个建模可用的变量构成的序表。 |
参数：
|
P |
序表/排列 |
|
cn |
字符串/数字，序表或排列中日期时间变量的列名（或列号，从1开始） |
|
T |
目标变量值，用来执行可能的平滑化处理 |
|
Rec |
处理结果记录序列 |
选项：
|
@bnie |
选项指明目标类型，各选项相斥。无选项时自动判断类型，优先级依次按照二值/数值/整数/枚举。 |
返回值：
序列/序表
示例：
|
|
A |
|
|
1 |
=T("D: //catering_sale.csv").run(date1=date(date1,"yyyy/MM/dd")) |
|
|
2 |
=A1.datederive@i("date1","sales") |
以“sales”为目标变量，对日期“date1”生成多个衍生变量 A2(1)衍生变量序表 A2(2)衍生记录Rec @i表示指明目标变量为整数 |
|
3 |
=A1.datederive@r("date1",A2(2)) |
根据A2的衍生记录Rec对“date1”进行衍生，返回衍生变量序表 |
