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使用group by时，如何在聚合时对分组内的数据进行筛选？
如果是筛选大于80%分位的数据，可以使用内置的arggTopN函数，大于80%分位的数据，其实就是top20%的数据。 select SecurityID,aggrTopN(func=yourAggFunc, funcArgs=(CLOSE), sortingCol=CLOSE, top=0.20, ascending=false) as result from data group by SecurityID
回答于 2022-04-11 09:28
如果出现NULL值，计算结果好像和python中numpy的处理结果不同？
NULL值在dolphindb中代表的是最小值，-128c，在NULL值参与运算时进行了特判，比如3+NULL会返回NULL，但是在max，min中NULL都是作为最小值，因此在max函数中的处理会产生不同的效果，这是由dolphindb中对NULL的定义导致的。 如：max([NULL,2,3,4],0) // 0,2,3,4
回答于 2022-04-01 10:01
用ols构建最小二乘法进行线性回归模型训练后，如何利用模型进行...
ols函数会根据传入的mode参数返回不同的结果，如果只需要进行预测功能，不关心模型的统计结果，在调用ols时选择mode=0即可。返回后是一个系数矩阵，model[0]表示截距（如果intercept=true）。 可将需要预测的值处理成矩阵，使用flatten(dot(matrix(X),model[1:]))+model[0]可以得到最后的模型预测结果。
回答于 2022-04-01 09:57
ema(X,window=2)和ewmMean(X,span=2,adjust=false)有何不同？
在ewmMean(X,span=2,adjust=false)中adjust参数取false时计算公式基本相同 区别在于初值即k=0以及k<window的时候处理不同。 ema在k<window时计算结果为NULL，当k=window时，EMA(X)k=mean(X[:k])。 ewmMean在k=0时用x0本身代替EMA(X)k，因此不会产生空值。 二者的区别就在于头部初值的处理上，随着序列的延长，初...
回答于 2022-03-29 11:17
如何根据datetime进行周一到周五的虚拟变量编码或者one-hot编码...
通过dayOfWeek()方法可以获取到当前日期是周几，然后通过iif进行判断，构造出5列的稀疏矩阵（one-hot编码） for(i in 1:6) { outputTable["DW"+i] = iif(outputTable.interval_date_time.dayOfWeek()==i,1,0) }
回答于 2022-03-25 13:58
subscribTable利用handler过滤并注入输出表，输出表中无数据。
在定义handler函数的时候，对于inputTable需要用mutable关键字进行修饰，表示可变参数。 share streamTable(1000:0, `time`a, [TIMESTAMP, DOUBLE]) as table1 share streamTable(1000:0, `time`a, [TIMESTAMP, DOUBLE]) as table2 def append_after_filtering(mutable inputTable, msg){ t = select * from msg where...
回答于 2022-03-25 13:41