dateinterval()

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本章介绍dateinterval()函数的多种用法。

A.dateinterval ()

描述:

日期时间型变量A,衍生出多个日期差值变量。

语法:

A.dateinterval(T)

建模时,对于日期时间型变量构成的序列,衍生出多个日期差值变量,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.dateinterval@r(Rec)

预测时,根据日期时间型变量构成的序列A和处理记录序列Rec,衍生出多个日期差值变量构成的序表。

备注:

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,衍生出多个日期差值变量。

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

=T("D: //catering_sale.csv").run(date1=date(date1,"yyyy/MM/dd"),

date2=date(date2,"yyyy/MM/dd"))

 

2

=[A1.(date1),A1.(date2)]

日期时间变量。

3

=A1.(sales)

目标变量。

4

=A2.dateinterval@n(A3)

A4(1)衍生变量序表;

A4(2)衍生记录Rec

@n指明目标变量为数值。

5

=A2.dateinterval@r(A4(2))

根据A4的衍生记录RecA2进行衍生。

 

P.dateinterval ()

描述:

对多个日期时间型变量,衍生出多个日期差值变量。

语法:

P.dateinterval(cns, T)

建模时,对于日期时间型变量构成的序列cns,衍生出多个日期差值变量,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.dateinterval@r(cns, Rec)

预测时,根据日期时间型变量构成的序列cns和处理记录序列Rec,衍生出多个日期差值变量构成的序表。

备注:

外部库函数,外部库的使用请参考《外部库使用指南》。

对多个日期时间型变量,衍生出多个日期差值变量。

参数:

P

序表/排列。

cns

序列,排列中多个变量的列名(或列号,从1开始)。

T

序列,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")

,date2=date(date2,"yyyy/MM/dd"))

 

2

=A1.(sales)

 

3

=A1.dateinterval@n(["date1","date2"],A2)

衍生出“date1”“date2”日期差值,并根据目标变量A2执行平滑化处理,

A3(1)衍生变量构成的序表;

A3(2)衍生记录Rec

4

=A1.dateinterval@r(["date1","date2"],A3(2))

根据A3的衍生记录Rec“date1”“date2”进行衍生。