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# percentil $
<a name="percentile"></a>

Nuevo a partir de la versión 8.0.1.

El `$percentile` operador de Amazon DocumentDB calcula los valores percentiles especificados para los datos numéricos. Como acumulador, calcula los valores percentiles de los documentos de un grupo en fase de proceso de agregación. `$group` Como expresión, calcula los percentiles de una matriz de números.

**Parámetros**
+ `input`: expresión que se resuelve en un valor numérico o en una matriz de valores numéricos.
+ `p`: una matriz de valores de percentiles entre 0 y 1, donde cada valor representa un percentil que se debe calcular. Por ejemplo, `[0.25, 0.5, 0.75]` calcula los percentiles 25, 50 y 75.
+ `method`: cadena que especifica el método de cálculo. En la actualidad, solo se admite `"approximate"`.

## Comportamiento
<a name="percentile-behavior"></a>

El `"approximate"` método utiliza el algoritmo t-digest para calcular métricas aproximadas basadas en percentiles. Con conjuntos de datos pequeños, distintos valores de percentiles pueden dar como resultado el mismo resultado. Por ejemplo, con solo 5 valores por grupo, p90 y p99 pueden devolver el valor máximo del grupo. La precisión mejora a medida que aumenta el número de puntos de datos.

## Ejemplo (MongoDB Shell)
<a name="percentile-examples"></a>

El siguiente ejemplo muestra cómo usar el `$percentile` operador para calcular los percentiles 25 y 75 de las puntuaciones de cada clase.

**Cree documentos de muestra **

```
db.students.insertMany([
  { class: "A", score: 72 },
  { class: "A", score: 85 },
  { class: "A", score: 90 },
  { class: "A", score: 68 },
  { class: "A", score: 95 },
  { class: "B", score: 80 },
  { class: "B", score: 75 },
  { class: "B", score: 92 },
  { class: "B", score: 88 },
  { class: "B", score: 70 }
]);
```

**Ejemplo de consulta **

```
db.students.aggregate([
  { $group: {
      _id: "$class",
      percentiles: { $percentile: { input: "$score", p: [0.25, 0.75], method: "approximate" } }
    }}
]);
```

**Salida**

```
[
  { "_id": "A", "percentiles": [72, 90] },
  { "_id": "B", "percentiles": [75, 88] }
]
```

## Ejemplo de uso de expresiones (MongoDB Shell)
<a name="percentile-expression-examples"></a>

El `$percentile` operador también se puede usar como expresión dentro de una `$project` etapa para calcular los percentiles de un campo de matriz.

**Cree documentos de muestra **

```
db.surveys.insertMany([
  { _id: 1, responses: [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20] },
  { _id: 2, responses: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19] }
]);
```

**Ejemplo de consulta **

```
db.surveys.aggregate([
  { $project: {
      quartiles: { $percentile: { input: "$responses", p: [0.25, 0.5, 0.75], method: "approximate" } }
    }}
]);
```

**Salida**

```
[
  { "_id": 1, "quartiles": [6, 10, 16] },
  { "_id": 2, "quartiles": [5, 9, 15] }
]
```

## Ejemplos de código
<a name="percentile-code"></a>

Para ver un ejemplo de código sobre el uso `$percentile` del operador, elija la pestaña correspondiente al idioma que desee utilizar. Los siguientes ejemplos muestran tanto el uso del acumulador (en`$group`) como el uso de expresiones (en`$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: percentiles across grouped documents
    const students = db.collection('students');
    const accumulatorResult = await students.aggregate([
      { $group: {
          _id: "$class",
          percentiles: { $percentile: { input: "$score", p: [0.25, 0.75], method: "approximate" } }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);

    // Expression usage: percentiles of an array field
    const surveys = db.collection('surveys');
    const expressionResult = await surveys.aggregate([
      { $project: {
          quartiles: { $percentile: { input: "$responses", p: [0.25, 0.5, 0.75], method: "approximate" } }
        }}
    ]).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: percentiles across grouped documents
        students = db['students']
        accumulator_result = list(students.aggregate([
            { '$group': {
                '_id': '$class',
                'percentiles': { '$percentile': { 'input': '$score', 'p': [0.25, 0.75], 'method': 'approximate' } }
            }}
        ]))
        print('Accumulator result:', accumulator_result)

        # Expression usage: percentiles of an array field
        surveys = db['surveys']
        expression_result = list(surveys.aggregate([
            { '$project': {
                'quartiles': { '$percentile': { 'input': '$responses', 'p': [0.25, 0.5, 0.75], 'method': 'approximate' } }
            }}
        ]))
        print('Expression result:', expression_result)

    finally:
        client.close()

example()
```

------