对DolphinDB时序数据应用rolling window

Question

pandas可以基于时间列对数据按时间窗口进行聚合计算。官网给了一个例子：

>>> df = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]},
...                   index = [pd.Timestamp('20130101 09:00:00'),
...                            pd.Timestamp('20130101 09:00:02'),
...                            pd.Timestamp('20130101 09:00:03'),
...                            pd.Timestamp('20130101 09:00:05'),
...                            pd.Timestamp('20130101 09:00:06')])

>>> df.rolling('2s').sum()
                       B
2013-01-01 09:00:00  0.0
2013-01-01 09:00:02  1.0
2013-01-01 09:00:03  3.0
2013-01-01 09:00:05  NaN
2013-01-01 09:00:06  4.0

在DolphinDB中，滑动窗口聚合函数（比如mavg, msum）是基于行号，而不是时间进行计算的。因此，对于以下代码：

t = table(09:00:00 09:00:02 09:00:03 09:00:05 09:00:06 as time, 0 1 2 NULL 4 as B)
select msum(B, 2) from t

执行结果是

msum_B
------
NULL      
1     
3     
2     
4     

不论时间列的数据是什么，结果总是一样的。我想知道如何在DolphinDB中像pandas一样对时间列进行rolling计算。

Answer 1

select  tleft.time, sum from wj(t as tleft, t, -1:0, <sum(B) as sum>, `time)