Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как рассчитать разницу во времени из одного и того же столбца, сгруппированного другим столбцом?

У меня есть запрос мощности excel (также добавленный в таблицу данных powerpivot) с двумя полями: Location и OpenedTime. Столбец местоположения имеет много дубликатов, таких как этот пример:

Location     OpenedTime
LOC_1        9/25/2016 1:48:56 AM
LOC_2        9/30/2016 2:01:00 PM
LOC_1        10/10/2016 12:08:00 PM
LOC_3        9/17/2016 9:35:43 PM
LOC_1        10/15/2016 11:14:21 AM
LOC_2        10/16/2016 8:27:34 PM
LOC_3        10/18/2016 11:52:27 AM
LOC_2        10/22/2016 9:09:00 AM

То, что я ищу, - это способ рассчитать разницу в открытом времени для трех мест.

Таким образом, новый столбец будет отображать разницу между 10.10.2016 12:08:00 и 25.09.2016 1:48:56 для LOC_1.

Поскольку для расчета различий существует несколько временных меток, я подумал, можно ли усреднить все различия в одну среднюю разницу для каждого LOC.

Спасибо!!

time excel powerquery powerpivot difference
27.01.2017

  • Это возможно с помощью DAX. Логика будет заключаться в том, чтобы сравнить каждую метку времени с предыдущей, чтобы получить разницу, затем суммировать эти различия в секундах и получить среднее значение. это правильно для вас? Просто попробуйте, если вы застряли, я отправлю ответ. 27.01.2017
  • Я думал о той же логике, однако я не могу понять, как сказать excel, чтобы он специально вычислял разницу во времени из одного и того же места. Я думаю, что возможный способ - использовать формулу if и match? 27.01.2017
  • Знаете ли вы о DAX в PowerPivot? Я могу думать в выражении DAX, чтобы сделать то, что вам нужно, но я не могу сказать вам, как это сделать с помощью формул Excel. 27.01.2017
  • Да, я использовал DAX несколько раз. Я просто не могу понять выражение, которое мне нужно использовать для достижения этого. Я был бы очень признателен за вашу помощь! Спасибо!! 27.01.2017

Ответы:


1

Это то, что вы можете сделать, чтобы получить желаемый результат:

Добавьте новый столбец в таблицу PowerPivot, используя это выражение DAX:

Previous Date=
CALCULATE (
    MAX ( [OpenedTime] ),
    FILTER (
        TableName,
        EARLIER ( TableName[OpenedTime] ) > [OpenedTime]
            && EARLIER ( TableName[Location] ) = [Location]
    )
)

Это выражение получает предыдущую дату, и вы должны вычислить разницу для каждой строки, обратите внимание, что если нет предыдущей даты, она оставила ее ПУСТОЙ.

Затем добавьте второй вычисляемый столбец в таблицу PowerPivot, чтобы вычислить разницу в Minutes:

Diff (Min)=DATEDIFF([Previous Date],[OpenedTime],MINUTE)

Если вы хотите рассчитать разницу в часах, просто замените МИНУТЫ на ЧАС, ДЕНЬ или СЕКУНДЫ и т. д.

Это даст вам столбец с разницей, тогда вы можете просто вычислить среднее значение, создав меру:

Avg OpenedTime (Min) := AVERAGE(TablaName[Diff (Min)])

Позвольте мне знать, если это помогает.

27.01.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..