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# percentileDiscOver


`percentileDiscOver` 函数根据 `measure` 中的实际数字计算百分位数。其使用字段井中应用的分组和排序。结果按指定计算等级的指定维度划分。`percentileOver` 函数是 `percentileDiscOver` 的别名。

使用此函数回答以下问题：此百分位数中存在哪些实际数据点？ 要返回数据集中存在的最接近的百分位数值，请使用 `percentileDiscOver`。要返回数据集中可能不存在的精确的百分位数值，请改用 `percentileContOver`。

## 语法


```
percentileDiscOver (
     measure
   , percentile-n
   , [partition-by, …]
   , calculation-level
)
```

## Arguments


 *度量*   
指定用于计算百分位数的数值。参数必须是一个度量或指标。计算中将忽略 Null。

 *percentile-n*   
百分位数值可以是任何介于 0-100 的数字常数。百分比值 50 计算度量的中值。

 *分区依据*   
（可选）要在分区时使用的一个或多个维度（以逗号分隔）。如果包含多个单词，则将列表中的每个字段括在 \$1 \$1（大括号）内。整个列表括在 []（方括号）内。

 *计算等级*   
 指定在哪里执行与计算顺序相关的计算。支持三种计算等级：  
+ PRE\$1FILTER
+ PRE\$1AGG
+ POST\$1AGG\$1FILTER（默认）– 要使用此计算等级，需要在 `measure` 上指定聚合，例如 `sum(measure)`。
在可视化中进行聚合之前应用 PRE\$1FILTER 和 PRE\$1AGG。对于这两个计算等级，您无法在计算字段表达式中的 `measure` 上指定聚合。要了解有关计算级别及其适用时间的更多信息，请参阅 [Amazon Quick 中的评估顺序和 Quick](https://docs.amazonaws.cn/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html) [中的使用级别感知计算](https://docs.amazonaws.cn/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。

## 返回值


函数的结果为数字。

## percentileDiscOver 的示例
示例

以下示例有助于解释 percentileDiscOver 工作原理。

**Example 比较中值的计算等级**  
以下示例使用不同的计算等级和 `percentileDiscOver` 函数显示维度（类别）的中值。百分位数为 50。数据集按区域字段进行筛选。每个计算字段的代码如下所示：  
+ `example = left( category, 1 )`（一个简化示例。）
+ `pre_agg = percentileDiscOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_AGG)`
+ `pre_filter = percentileDiscOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_FILTER) `
+ `post_agg_filter = percentileDiscOver ( sum ( {Revenue} ) , 50 , [ example ], POST_AGG_FILTER )`

```
example   pre_filter     pre_agg      post_agg_filter
------------------------------------------------------
0            106,728     119,667            4,117,579
1            102,898      95,946            2,307,547
2             97,629      92,046              554,570  
3            100,867     112,585            2,709,057
4             96,416      96,649            3,598,358
5            106,293      97,296            1,875,648
6             97,118      64,395            1,320,672
7             99,915      90,557              969,807
```

**Example 中值**  
以下示例计算按 `City` 和 `State` 分区的 `Sales` 的中值（第 50 个百分位数）。  

```
percentileDiscOver
(
  Sales, 
  50,
  [City, State]
)
```
以下示例计算按 `Customer Region` 分区的 `sum({Billed Amount})` 的第 98 个百分位数。表计算中的字段位于视觉对象的字段井中。  

```
percentileDiscOver
(
  sum({Billed Amount}), 
  98,
  [{Customer Region}]
)
```
以下屏幕截图显示这两个示例在图表上的样子。  

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