GCP DataPrep-移动窗口(GCP DataPrep- moving window)

我有以下的格式，我试图用GCP dataprep缠斗的CSV文件。

   Timestamp                 Tag           Value
   2018-05-01 09:00:00     Temperature     40.1
   2018-05-01 09:00:00     Humidity        80
   2018-05-01 09:05:00     Temperature     40.2
   2018-05-01 09:05:00     Humidity        80
   2018-05-01 09:10:00     Temperature     40.0
   2018-05-01 09:10:00     Humidity        82

数据在2周间隔5分钟延伸。我想变换它使得在每次10分钟间隔，我以前的10分钟显示平均（或最大/最小/中位值），并且还枢转它，这样最终的结果，我得到如下：

  Timestamp             Temperature    Humidity
 2018-05-01 09:10:00      40.1         80.06

所以基本上，在09:10的值是值在09:00，09:05和09:10的平均水平。

而在09:25的价值将在09平均：15,09：20,09：25。

我曾尝试窗函数与聚集，但似乎无法得到它的工作。

谢谢您的意见！

我会通过重新格式化数据的每一行的形式是开始：

  Timestamp                Temperature      Humidity 
  2018-05-01 09:00:00      40.1             80
  2018-05-01 09:05:00      40.2             80
  2018-05-01 09:10:00      40               82
  2018-05-01 09:15:00      41               81
  2018-05-01 09:20:00      40.8             81
  2018-05-01 09:25:00      40.2             84

这将减少你的数据的大小减半，并降低你被利用的存储空间量。您可以使用“转换值列”中Dataprep功能。这将温度创建一列，一个用于湿度。

一旦该格式，您可以使用窗口函数ROLLINGAVERAGE计算的平均值。使函数计算平均值，其通过设置以下参数，它之前的两行：

rollingaverage(Temperature, 2, 0)

第一个参数是列名，第二个是前述的行，最后一个是在其上平均被计算以下的行数。重复的湿度列上述功能。结果应类似于以下内容：

接下来，过滤器行选项下，使用“行定期”功能，以保持每三排从第三项开始。如下设置参数：

取出两个原始温度和湿度行，你会得到如下：

  Timestamp                Temperature      Humidity 
  2018-05-01 09:10:00      40.1             80.67
  2018-05-01 09:25:00      41               82