Google cloud platform GCP数据准备-移动窗口

我有一个以下格式的CSV文件，我正试图与GCP dataprep进行争论

   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

数据以5分钟为间隔扩展2周。 我想对其进行转换，以便在每10分钟的间隔内，我显示前10分钟的平均值（或最小值/最大值/中值），并对其进行旋转，这样我得到的最终结果如下：

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

所以本质上，09:10的值是09:00、09:05和09:10的平均值

09:25的值就是09:15,09:20,09:25的平均值

我尝试过窗口函数和聚合，但似乎无法使其工作

---

谢谢你的意见

如果每行的格式为：

  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

这将使数据大小减少一半，并减少正在使用的存储空间量。您可以在Dataprep中使用“将值转换为列”函数。这将创建一个温度列和一个湿度列

一旦采用这种格式，就可以使用window函数计算平均值。通过设置以下参数，使函数计算其前面两行的平均值：

rollingaverage(Temperature, 2, 0)

第一个参数是列名，第二个参数是前面的行，最后一个参数是计算平均值的后续行数。对湿度柱重复上述功能。结果应如下所示：

接下来，在filter rows选项下，使用“rows at regular Interval”（定期行数）函数保持每三行从第三个条目开始。设置参数如下：

删除两个原始温度和湿度行，您将获得以下结果：

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