使用与到周围行的数据之间的距离差距成正比的值来填充数据中的差距吗？

Question

很快，我将不得不准备几天内的物品价格清单。粒度为1天，在有商品销售的日子里，我将平均价格以获取当天的平均价格。有时候会没有销售，因此我很适合通过拉前一次和下一次销售来使用足够的近似值，并且在它们之间的每一天，其价格都从一个线性变化到另一个线性变化。

想象一下原始数据是：

Item   Date       Price
Bread  2000-01-01 10
Bread  2000-01-02 9.5
Bread  2000-01-04 9.1
Sugar  2000-01-01 100
Sugar  2000-01-11 150

我可以到这里：

Item   Date       Price
Bread  2000-01-01 10
Bread  2000-01-02 9.5
Bread  2000-01-03 NULL
Bread  2000-01-04 9.1
Sugar  2000-01-01 100
Sugar  2000-01-02 NULL
Sugar  2000-01-03 NULL
Sugar  2000-01-04 NULL
Sugar  2000-01-05 NULL
Sugar  2000-01-06 NULL
Sugar  2000-01-07 NULL
Sugar  2000-01-08 NULL
Sugar  2000-01-09 NULL
Sugar  2000-01-10 NULL
Sugar  2000-01-11 150

我想去的地方是：

Item   Date       Price
Bread  2000-01-01 10
Bread  2000-01-02 9.5
Bread  2000-01-03 9.3 --being 9.5 + ((9.1 - 9.5 / 2) * 1)
Bread  2000-01-04 9.1
Sugar  2000-01-01 100
Sugar  2000-01-02 105 --being 100 + (150 - 100 / 10) * 1)
Sugar  2000-01-03 110 --being 100 + (150 - 100 / 10) * 2)
Sugar  2000-01-04 115
Sugar  2000-01-05 120
Sugar  2000-01-06 125
Sugar  2000-01-07 130
Sugar  2000-01-08 135
Sugar  2000-01-09 140
Sugar  2000-01-10 145 --being 100 + (150 - 100 / 10) * 9)
Sugar  2000-01-11 150

到目前为止，我尝试了什么？仅思考；我正计划做类似的事情：

• 拉取原始数据
• 加入数字/日历表以填充稀疏数据
• LAST_VALUE（）（或第一个？）在行上未绑定的开始/跟随（具有nulls-last order子句），以从原始数据中获取第一个非空的before_date，beforeing_date，previous_price和following_price
• DATEDIFF假日期和foreign_date获得天数（实际上是跨越差距的距离gap_progress）和差距距离（following_date-previous_date）
• 获取公式的下一个价格，上一个价格和间隔距离（preceding_price +（（next_price-previous_price）/ gap_distance）* gap_progress）

但是，我想知道是否有一种更简单的方法，因为我有数百万个项目日，而且这似乎不那么有效。

我发现了很多这样的问题示例，其中逐行抹掉最后一行或下一行的数据以填补空白，但我不记得看到过这种尝试进行某种过渡的情况。也许可以通过向前涂抹，复制最新值以及向后涂抹的方式来双重应用该技术：

Item   Date       DateFwd    DateBak     PriceF PriceB
Bread  2000-01-01 2000-01-01 2000-01-01  10     10
Bread  2000-01-02 2000-01-02 2000-01-02  9.5    9.5
Bread  2000-01-03 2000-01-02 2000-01-04  9.5    9.1
Bread  2000-01-04 2000-01-04 2000-01-04  9.1    9.1
Sugar  2000-01-01 2000-01-01 2000-01-01  100    100
Sugar  2000-01-02 2000-01-01 2000-01-11  100    150
Sugar  2000-01-03 2000-01-01 2000-01-11  100    150
Sugar  2000-01-04 2000-01-01 2000-01-11  100    150
Sugar  2000-01-05 2000-01-01 2000-01-11  100    150
Sugar  2000-01-06 2000-01-01 2000-01-11  100    150
Sugar  2000-01-07 2000-01-01 2000-01-11  100    150
Sugar  2000-01-08 2000-01-01 2000-01-11  100    150
Sugar  2000-01-09 2000-01-01 2000-01-11  100    150
Sugar  2000-01-10 2000-01-01 2000-01-11  100    150
Sugar  2000-01-11 2000-01-11 2000-01-11  150    150

这些可能会为公式提供必要的数据 (preceding_price + ((next_price - preceding_price)/gap_distance) * gap_progress)：

• gap_distance = DATEDIFF（day，DateFwd，DateBak）
• gap_progress = DATEDIFF（天，日期，DateFwd）
• next_price = PriceB
• previous_price = PriceF

？

这是我知道可以获取的数据的DDL（与日历表结合的原始数据）

CREATE TABLE Data
([I] varchar(5), [D] date, [P] DECIMAL(10,5))
;

INSERT Data
([I], [D], [P])
VALUES
('Bread', '2000-01-01', 10),
('Bread', '2000-01-02', 9.5),
('Bread', '2000-01-04', 9.1),
('Sugar', '2000-01-01', 100),
('Sugar', '2000-01-11', 150);

CREATE TABLE Cal([D] DATE);
INSERT Cal VALUES
('2000-01-01'),
('2000-01-02'),
('2000-01-03'),
('2000-01-04'),
('2000-01-05'),
('2000-01-06'),
('2000-01-07'),
('2000-01-08'),
('2000-01-09'),
('2000-01-10'),
('2000-01-11');

SELECT d.i as [item], c.d as [date], d.p as [price] FROM
cal c LEFT JOIN data d ON c.d = d.d

Answer 1

一口气就能轻松产生缺失的缺口和价格

所以我从您的原始数据开始

CREATE TABLE t
    ([I] varchar(5), [D] date, [P] DECIMAL(10,2))
;

INSERT INTO t
    ([I], [D], [P])
VALUES
    ('Bread', '2000-01-01 00:00:00', '10'),
    ('Bread', '2000-01-02 00:00:00', '9.5'),
    ('Bread', '2000-01-04 00:00:00', '9.1'),
    ('Sugar', '2000-01-01 00:00:00', '100'),
    ('Sugar', '2000-01-11 00:00:00', '150');

; with
-- number is a tally table. here i use recursive cte to generate 100 numbers
number as
(
    select  n = 0
    union all
    select  n = n + 1
    from    number
    where   n < 99
),
-- a cte to get the Price of next date and also day diff
cte as
(
    select  *, 
            nextP = lead(P) over(partition by I order by D),
            cnt = datediff(day, D, lead(D) over(partition by I order by D)) - 1
    from    t
) 
select  I, 
        D = dateadd(day, n, D), 
        P = coalesce(c.P + (c.nextP - c.P) / ( cnt + 1) * n, c.P)
from    cte c
        cross join number n
where   n.n <= isnull(c.cnt, 0)

drop table t