【BigQuery】LAG関数，LEAD関数の使い方 - Qiita
１. LAG関数，LEAD関数で前後のデータを持ってくる SELECT句でLAG関数，LEAD関数を使うと，指定したカラムの行の前後のデータが得られます。 試しにカラム「number」の両隣に1日前，1日後の「number」のデータを付与して比較できるようにしてみましょう。 SELECT date, day, --LAG()内で，参照するカラム名とずらす行数を指定 --1行の場合はLAG(number)と省略しても問題なし --BigQueryでは，OVER()内でどのカラムで並べるか（ORDER BY）の指定は必須，今回は日付順で並べ替え LAG (number, 1) OVER (ORDER BY date) AS lag_data, number, --LEAD()内で，参照するカラム名とずらす行数を指定 --1行の場合はLEAD(number)と省略しても問題なし LEAD (nu
11. スペクトル解析と窓関数 (やる夫で学ぶディジタル信号処理)
11.1 離散フーリエ変換によるスペクトル解析 11.2 アンチエイリアスフィルタ 11.3 有限区間の切り出し 11.4 窓関数とその特性 11. スペクトル解析と窓関数 11.1 離散フーリエ変換によるスペクトル解析 やる夫 離散フーリエ変換のおかげで，時間領域から周波数領域への変換が有限の数列から有限の数列への変換として扱えるようになったわけだお．連続とか無限とかを扱わなくて済むので，実際の信号をコンピュータで解析できるわけだお． やらない夫 そうだな．まあ解析といってもいろいろあるが，信号がどんな周波数成分を持っているか，同じことだが別の言い方をすると，どのようなスペクトルで構成されているかを調べることができるようになるわけだ．スペクトル解析とか，周波数解析とか呼ぶ．解析の代わりに分析でもいいが，まあどれも同じようなことを指している． やる夫 実際に計算するには高速フーリエ変換のア
pandasで窓関数を適用するrollingを使って移動平均などを算出 | note.nkmk.me
pandas.DataFrame, pandas.Seriesに窓関数（Window Function）を適用するにはrolling()を使う。 pandas.DataFrame.rolling — pandas 0.23.3 documentation pandas.Series.rolling — pandas 0.23.3 documentation 窓関数はフィルタをデザインする際などに使われるが、単純に移動平均線を算出（前後のデータの平均を算出）したりするのにも使える。 窓関数 - Wikipedia ここでは以下の内容について説明する。 rolling()の基本的な使い方 Windowの幅を指定: 引数window Windowの中心に結果の値を格納する: 引数center 最小データ個数を指定: 引数min_periods 窓関数の種類を指定: 引数win_type 列方向に
窓関数 - Wikipedia
窓関数（まどかんすう、英: window function）とは、ある有限区間（台）以外で0となる関数である[1]。窓 (まど、英: window) とも。 概要[編集] 関数や信号に窓関数が掛け合わせられると、区間外は0になり、有限区間内だけが残るので、無限回の計算が不要になり数値解析が容易になる。窓関数は、データから成分を抽出するアルゴリズムの中核に当たり、スペクトル分析、フィルタ・デザインや、音声圧縮に応用される。データに窓関数を掛け合わせることを窓を掛ける (windowing) という。理論的に最良の結果が得られるSinc関数を利用するフィルタは無限回の計算（現実には不可能）を必要とするが、フィルタを有限回の計算だけで実現するために、周波数分解能とダイナミックレンジのトレードオフの中で様々な窓関数が考案されている。単に有限個のデータを用意しただけでも暗黙的に窓関数を掛けた事になる
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Applying a Window function to calculate differences in pySpark
pyspark.sql module — PySpark 2.2.0 documentation
pandas.DataFrame.rolling — pandas 2.2.2 documentation
