SQLite 中的移动平均线

Question

我想计算 SQLite 表中数据的移动平均值。我在 MySQL 中找到了几种方法，但在 SQLite 中找不到有效的方法。

在 SQL 中，我认为应该这样做（但是，我无法尝试...）：

SELECT date, value, 
avg(value) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 3 FOLLOWING) as MovingAverageWindow7
FROM t ORDER BY date;

但是，我看到了两个缺点：

• 这似乎不适用于 sqlite
• 如果数据在前面/后面几行的几个日期不连续，它会在比我实际想要的更宽的窗口上计算移动平均值，因为它仅基于周围的行数。因此，应添加日期条件

实际上，我希望它计算每个日期的“价值”平均值，超过 +/-3 天（每周移动平均线）或 +/-15 天（每月移动平均线）

这是一个示例数据集：

CREATE TABLE t ( date DATE, value INTEGER );

INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-01', 8);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-02', 2);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-05', 5);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-06', 4);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-07', 1);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-10', 6);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-11', 0);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-12', 2);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-13', 1);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-14', 3);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-15', 11);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-18', 4);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-20', 1);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-21', 5);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-02-28', 10);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-03-02', 6);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-03-03', 7);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-03-04', 3);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-03-08', 5);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-03-09', 6);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-03-15', 1);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-03-16', 3);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-03-25', 5);
INSERT INTO t (date, value) VALUES ('2018-03-31', 1);

Answer 1

在 3.25.0 (2018-09-15) 版本中添加了窗口函数。随着版本 3.28.0 (2019-04-16) 中添加的 RANGE 帧类型，您现在可以执行以下操作：

SELECT date, value, 
avg(value) OVER (
    ORDER BY CAST (strftime('%s', date) AS INT)
    RANGE BETWEEN 3 * 24 * 60 * 60 PRECEDING
        AND 3 * 24 * 60 * 60 FOLLOWING
) AS MovingAverageWindow7
FROM t ORDER BY date;

Answer 2

我想我实际上找到了一个解决方案：

SELECT date, value, 
  (SELECT AVG(value) FROM t t2 
   WHERE datetime(t1.date, '-3 days') <= datetime(t2.date) AND datetime(t1.date, '+3 days') >= datetime(t2.date)
   ) AS MAVG
FROM t t1
GROUP BY strftime('%Y-%m-%d', date); 

我不知道这是否是最有效的方式，但它似乎有效

编辑： 应用于包含 20 000 行的真实数据库，计算两个参数的每周移动平均值大约需要 1 分钟。

我在那里看到两个选项：

• 使用 SQLite 有一种更有效的方法来计算它
• 从 SQLite 中提取数据后，我在 Python 中计算了移动平均值