aggrTopN

例 1 计算 volume 最大的 3 条数据对应 price 的平均值。

price = 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0
volume = 5 2 5 1 4
aggrTopN(func=avg, funcArgs=price, sortingCol=volume, top=3, ascending=false)
// output:30

例 2 计算 volume 最大的 3 条数据 price 和 volume 的相关性，此时 func 为双目聚合函数，funcArgs 需传入元组。

volume=2 3 4 5 3
price=10.0 20.0 30.0 40.0 50.0
aggrTopN(func=corr, funcArgs=(volume, price), sortingCol=2 3 4 5 3, top=3, ascending=true)
// output:0.69338

例 3 计算 volume 最大的 N 条数据对应 price 的平均值。N 可通过指定 top 为整数 N，或为浮点数表示比例。

price = 10 20 30 40 50
volume = 1 2 3 4 5
// top=3 整数：取前 3 行
aggrTopN(func=avg, funcArgs=price, sortingCol=volume, top=3)
// 取[10,20,30], output: 20

// top=0.6 浮点数：取前 floor(5*0.6)=3 行
aggrTopN(func=avg, funcArgs=price, sortingCol=volume, top=0.6)
// 取[10,20,30], output: 20

// top=0.5 浮点数：取前 floor(5*0.5)=2 行，此处向下取整
aggrTopN(func=avg, funcArgs=price, sortingCol=volume, top=0.5)
// 取[10,20], output: 15

// top=0.01 浮点数：5*0.01=0.05 向下取整为 0，但保底至少取 1 行                                                   
aggrTopN(func=sum, funcArgs=price, sortingCol=volume, top=0.01)                                        
// 取[10], output: 10

例 4 统计每天每只股票因子最小的 40% 的 value 的平均值。

trade_date=sort(take(2017.01.11..2017.01.12,20))
secu_code=take(`600570`600000,20)
value=1..20
tb=table(trade_date,secu_code,value)  

select aggrTopN(avg, funcArgs=value, sortingCol=value, top=0.4, ascending=true) as factor_value from tb group by trade_date,secu_code