查找中位数

使用 median() 函数 返回表示输入数据的 0.5 分位数（第 50 个百分位数）或中位数的值。

选择计算中位数的方法

选择以下方法之一来计算中位数

• estimate_tdigest
• exact_mean
• exact_selector

estimate_tdigest

（默认） 一种聚合方法，它使用 t-digest 数据结构 在大型数据源上计算精确的 0.5 分位数估计值。输出表由包含计算出的中位数的单行组成。

exact_mean

一种聚合方法，它取最接近 0.5 分位数的两个点的平均值。输出表由包含计算出的中位数的单行组成。

exact_selector

一种选择器方法，它返回至少 50% 的点小于该值的数据点。输出表由包含计算出的中位数的单行组成。

查找代表中位数的值

使用默认方法 "estimate_tdigest" 返回表中包含表中数据第 50 个百分位数的所有行。

data
  |> median()

查找最接近中位数值的平均值

使用 exact_mean 方法返回每个输入表的单行，其中包含最接近表中数据数学中位数的两个值的平均值。

data
  |> median(method: "exact_mean")

查找具有中位数值的点

使用 exact_selector 方法返回每个输入表的单行，其中包含表中 50% 的值小于的值。

data
  |> median(method: "exact_selector")

将 median() 与 aggregateWindow() 结合使用

aggregateWindow() 将数据分段到时间窗口中，将每个窗口中的数据聚合为单个点，然后删除基于时间的分割。它主要用于降采样数据。

要在 aggregateWindow() 中指定中位数计算方法，请使用完整函数语法

data
  |> aggregateWindow(
    every: 5m,
    fn: (tables=<-, column) => tables |> median(method: "exact_selector")
  )