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$std DevSamp

Nouveau depuis la version 8.0.1.

Dans Amazon DocumentDB, $stdDevSamp l'opérateur calcule l'écart type de l'échantillon des valeurs numériques. En tant qu'accumulateur, il calcule l'écart type de l'échantillon entre les documents d'un groupe au $group stade d'un pipeline d'agrégation. En tant qu'expression, il calcule l'écart type de l'échantillon d'un tableau de nombres. L'écart type de l'échantillon est utilisé N-1 comme diviseur (correction de Bessel). Non-numeric les valeurs sont ignorées. S'il y a moins de deux valeurs numériques, il renvoienull.

Paramètres

Exemple (MongoDB Shell)

L'exemple suivant montre comment utiliser l'$stdDevSampopérateur pour calculer l'écart type des scores de l'échantillon par sujet.

Créez des exemples de documents

db.scores.insertMany([
  { subject: "math", score: 80 },
  { subject: "math", score: 90 },
  { subject: "math", score: 85 },
  { subject: "math", score: 95 },
  { subject: "science", score: 70 },
  { subject: "science", score: 75 },
  { subject: "science", score: 80 },
  { subject: "science", score: 85 }
]);

Exemple de requête

db.scores.aggregate([
  { $group: {
      _id: "$subject",
      stdDev: { $stdDevSamp: "$score" }
    }}
]);

Sortie

[
  { "_id": "math", "stdDev": 6.454972243679028 },
  { "_id": "science", "stdDev": 6.454972243679028 }
]

Exemple d'utilisation d'expressions (MongoDB Shell)

L'$stdDevSampopérateur peut également être utilisé comme expression au sein d'une $project étape pour calculer l'écart type de l'échantillon d'un champ de tableau.

Créez des exemples de documents

db.experiments.insertMany([
  { _id: 1, measurements: [10, 12, 14, 16, 18] },
  { _id: 2, measurements: [5, 5, 5, 5, 5] },
  { _id: 3, measurements: [2, 4, 6, 8, 10] }
]);

Exemple de requête

db.experiments.aggregate([
  { $project: {
      stdDev: { $stdDevSamp: "$measurements" }
    }}
]);

Sortie

[
  { "_id": 1, "stdDev": 3.1622776601683795 },
  { "_id": 2, "stdDev": 0 },
  { "_id": 3, "stdDev": 3.1622776601683795 }
]

Exemples de code

Pour afficher un exemple de code d'utilisation de l'$stdDevSampopérateur, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser. Les exemples suivants montrent à la fois l'utilisation de l'accumulateur (in$group) et l'utilisation de l'expression (in$project) :

Node.js

const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const uri = 'mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false';
  const client = new MongoClient(uri);

  try {
    await client.connect();
    const db = client.db('test');

    // Accumulator usage: stdDevSamp across grouped documents
    const scores = db.collection('scores');
    const accumulatorResult = await scores.aggregate([
      { $group: {
          _id: "$subject",
          stdDev: { $stdDevSamp: "$score" }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);

    // Expression usage: stdDevSamp of an array field
    const experiments = db.collection('experiments');
    const expressionResult = await experiments.aggregate([
      { $project: {
          stdDev: { $stdDevSamp: "$measurements" }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Expression result:', expressionResult);

  } finally {
    await client.close();
  }
}

example();

Python

from pymongo import MongoClient

def example():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')

    try:
        db = client['test']

        # Accumulator usage: stdDevSamp across grouped documents
        scores = db['scores']
        accumulator_result = list(scores.aggregate([
            { '$group': {
                '_id': '$subject',
                'stdDev': { '$stdDevSamp': '$score' }
            }}
        ]))
        print('Accumulator result:', accumulator_result)

        # Expression usage: stdDevSamp of an array field
        experiments = db['experiments']
        expression_result = list(experiments.aggregate([
            { '$project': {
                'stdDev': { '$stdDevSamp': '$measurements' }
            }}
        ]))
        print('Expression result:', expression_result)

    finally:
        client.close()

example()