适合时间序列数据的计算脚本

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适合时间序列数据的计算脚本

时间序列数据的计算脚本须具备较强的有序计算能力,本文从此类工具中精心挑选了三种,从开发效率、语法表达能力、结构化函数库等方面进行深度对比,考察了各脚本在序号计算、相对位置计算、有序集合计算等重点运算上的表现,esProc 在这几款工具中的表现最为出色。点击 适合时间序列数据的计算脚本
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时间序列数据在这里指按时间排序的日常业务数据。对时间序列数据进行计算时,不仅涉及季度、月份、工作日、周末等常规计算,还经常遇到较为复杂的有序运算,这就要求脚本语言应具备相应的计算能力。一般用于处理时间序列数据的计算脚本有SQL、Python Pandas、esProc,下面就让我们深入了解这些脚本,看看它们的能力差异。

SQL

SQL历史悠久用户众多,在其模型框架内早已发展到极限,几乎每种简单运算都能找到对应的SQL解法,这其中就包括有序运算。

比如比上期的例子:表stock1001存储某支股票的交易信息,主要字段有交易日期transDate、收盘价price,请计算每个交易日与上个交易日相比收盘价的增长率。

这个例子属于相对位置计算,如果使用窗口函数,SQL写法相对容易:



但有些SQL不支持窗口函数,实现比上期就会麻烦得多:



上述代码之所以麻烦,首先是因为SQL是基于无序集合的,本身没有序号,不方便进行有序运算,为了实现有序运算,就要为无序集合硬造出序号列,这个过程需要自关联和分组汇总,代码比较复杂。其次,比上期属于相对位置计算,如果SQL有相对序号,这种计算会简单许多,但SQL没有相对序号,只能将上一行关联到本行,变相实现相邻位置计算,代码因此变得复杂。

基于无序集合的SQL不方便实现有序运算,窗口函数虽然可以缓解这一状况,但如果运算再复杂时,也依然麻烦。

比如中位数的例子:scores表存储学生成绩,主要字段有学生编号studentdid、数学成绩math,请计算数学成绩的中位数。中位数的定义是:如果记录总数L为偶数,则返回中间两个值的均值(序号分别为L/2和L/2+1);如果L为奇数,则返回唯一的中间值(序号为(L+1)/2)。

SQL计算中位数的代码:



可以看到,虽然已经使用了窗口函数,但SQL仍然很复杂。生成序号的过程对于有序集合来说是多余的,但对SQL来说就是必不可少的步骤,尤其是本例这种必须显式使用序号的情况,这让代码显得复杂。SQL实现分支判断也较麻烦,所以对L为奇数的情况进行处理时,并没有返回唯一的中间值,而是两个同样的中间值求平均,这个技巧虽然可以简化分支判断,但理解起来稍有困难。

如果使用取整函数,则可以巧妙地跳过判断过程,在简化代码的同时计算出中位数。但这种技巧与中位数的原始定义不同,会造成理解困难,这里没有采用。

再看一个稍复杂的例子:连续上涨天数。库表AAPL存储某支股票的股价信息,主要字段有交易日期transDate、收盘价price,请计算该股票最长的连续上涨天数。SQL如下:



按自然思路实现这个任务时,应对日期有序的股票记录进行循环,如果本条记录与上一条记录相比是上涨的,则将连续上涨天数(初始为0)加1,如果是下跌的,则将连续上涨天数和当前最大连续上涨天数(初始为0)相比,选出新的当前最大连续上涨天数,再将连续上涨天数清0。如此循环直到结束,当前最大连续上涨天数即最终的最大连续上涨天数。

但SQL不擅长有序计算,无法用上述自然思路实现,只能用一些难懂的技巧。把按日期有序的股票记录分成若干组,连续上涨的记录分成同一组,也就是说,某天的股价比上一天是上涨的,则和上一天记录分到同一组,如果下跌了,则开始一个新组。最后看所有分组中最大的成员数量,也就是最多连续上涨的天数。

对于这两个稍复杂的有序运算例子,SQL实现起来就已经很困难了,一旦遇到更复杂的运算,SQL几乎无法完成。之所以出现这种结果,是因为SQL的理论基础就是无序集合,这种天然缺陷无论怎样打补丁,都无法从根本上解决问题。

Python Pandas

Pandas是Python的结构化计算库,常被用作时间序列数据的计算脚本。

作为结构化计算函数库,Pandas可以轻松实现简单的有序计算。比如,同样计算比上期,Pandas代码是这样的:



上述前两句是为了从文件读取数据,核心代码仅有一句。需要注意的是,Pandas并不能表示前一行,从而直接实现相对位置计算,但可以用shift(1)函数将列整体下移一行,从而变相实现相对位置计算。代码中行和列、前一行和下一行看上去很像,初学者容易混淆。

作为现代程序语言,Pandas在有序计算方面要比SQL先进,主要体现在Pandas基于有序集合构建,dataFrame数据类型天生具有序号,适合进行有序计算。前面那些稍复杂的有序计算,用SQL会非常困难,用Pandas就相对容易。

同样计算中位数,Pandas核心代码如下:



上述代码中,Pandas可以直接用\[N\]表示序号,而不用额外制造序号,代码因此得到简化。其次,Pandas是过程性语言,分支判断比SQL易于理解,也不需要技巧来简化代码。

同样稍复杂的例子最长连续上涨天数,Pandas也比SQL容易实现。核心代码如下:



本例中,Pandas可以按照自然思路实现,而不必采取难懂的技巧,代码的表达效率要比SQL高得多。

有点遗憾的是, 有序计算常常要涉及相对位置计算,但Pandas不能直接表达相对位置,只能把列下移一行来变相表示本行的上一行,理解时有点困难。

Pandas在有序计算方面的确比SQL容易些,但遇到更复杂的情况,Pandas也会变得很繁琐,下面试举两例。

比如过滤累计值的例子:表sales存储客户的销售额数据,主要字段有客户client、销售额amount,请找出销售额累计占到一半的前n个大客户,并按销售额从大到小排序。Pandas代码如下:



再比如计算股价最高3天的涨幅:表stock1001存储某支股票的每日股价,主要字段有交易日期transDate、收盘价price,请将股价最高的三天按逆序排列,计算每一天相比前一天的涨幅。Pandas代码如下:



这些更复杂的例子也需要用到一些难懂的技巧去实现,不仅难以编写,而且难以读懂,这里就不再详细解释。

esProc

与Pandas类似,esProc也具有丰富的结构化计算函数,与Pandas不同的是,esProc除了基于有序集合并支持序号机制外,还提供了方便的相邻引用机制,以及丰富的位置函数,从而快捷方便地实现有序计算。

对于简单的有序计算,esProc和其他计算脚本一样,都可以轻松实现。比如同样比上期的esProc代码:



上面代码A1从csv文件取数,A2是核心代码。esProc可以用直观易懂的\[-1\]表示相对本行的前一行,这是Pandas和SQL都没有的功能,也是esProc更为专业的表现。

同样计算中位数,esProc核心代码如下:



上述代码中,esProc可以直接用\[N\]表示序号,而不用额外制造序号,代码更为简洁。esProc同样是过程性语法,既可以用if/else语句实现大段的分支,也可以像本例一样,用if函数实现简洁的判断。

同样稍复杂的例子最长连续上涨天数,esProc也比SQL/Pandas容易实现。核心代码如下:



本例中,esProc可以按照自然思路实现,而不必采取特殊的技巧,代码表达效率要比SQL更高。除此外, esProc既可以用循环语句实现大段的循环,也可以像本例一样,用循环函数max实现简洁的循环聚合。

esProc是更为专业的结构化计算语言,即使遇到更复杂的有序计算,也能较为轻松地实现。

比如过滤累计值的例子,esProc只需如下代码:



本例按自然思维实现,先在A2计算出从最大的客户到每个客户的累计值,再在A3算出最大累计值的一半,在A4算出累计值大于A3的位置,最后按位置取数据就是所需结果。这里有体现esProc专业性的两处特色,其一是A3中的m函数,该函数可以逆序取数,-1表示倒数第一条;其二是A4中的pselect,可以按条件返回序号。这两种函数都可以有效简化有序计算。

再比如计算股价最高那3天的涨幅,esProc只需如下代码:



上述代码中,A2中的ptop表示前N条的位置,和前面的pselect类似,返回的不是记录的集合,而是序号的集合,类似这样的函数在esProc中还有很多,其目的都是简化有序计算。A4中的#也是esProc的特色,直接表示序号字段,使用起来非常方便,不必像SQL那样额外制造,或Pandas那样设定index。

经过比较我们可以发现,esProc具备丰富的结构化函数,是专业的结构化计算语言,可以轻松实现常见的有序计算,即使更复杂的计算也能有效简化,是更加理想的时间序列数据计算脚本。

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