Amazon Redshift dejará de admitir la creación de nuevas UDF de Python a partir del parche 198. Las UDF de Python existentes seguirán funcionando hasta el 30 de junio de 2026. Para obtener más información, consulte la [publicación del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
# Función PERCENTILE\$1CONT
PERCENTILE\$1CONT es una función de distribución inversa que asume un modelo de distribución continua. Toma un valor percentil y una especificación de ordenación, y devuelve un valor interpolado que se encuadraría dentro de ese valor percentil dado respecto de la especificación de ordenación.
PERCENTILE\$1CONT computa una interpolación linear entre valores después de ordenarlos. Utilizando el valor percentil `(P)` y la cantidad de filas no nulas `(N)` en el grupo de agregación, la función computa la cantidad de filas después de ordenar las filas según la especificación de ordenación. Esta cantidad de filas `(RN)` se computa según la fórmula `RN = (1+ (P*(N-1))`. El resultado final de la función de agregación se computa por interpolación lineal entre los valores de filas en números de filas `CRN = CEILING(RN)` y `FRN = FLOOR(RN)`.
El resultado final será el siguiente.
Si `(CRN = FRN = RN)`, entonces el resultado es `(value of expression from row at RN)`
De lo contrario, el resultado es el siguiente:
`(CRN - RN) * (value of expression for row at FRN) + (RN - FRN) * (value of expression for row at CRN)`.
## Sintaxis
```
PERCENTILE_CONT(percentile)
WITHIN GROUP(ORDER BY expr)
```
## Argumentos
*percentil*
Constante numérica entre 0 y 1. Los valores `NULL` se ignoran en el cálculo.
*expr*
Valores numéricos o de fecha/hora específicos para ordenar y calcular el percentil.
## Devuelve
El tipo de retorno se determina por el tipo de datos de la expresión ORDER BY en la cláusula WITHIN GROUP. En la tabla siguiente, se muestra el tipo de retorno para cada tipo de datos de la expresión ORDER BY.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/redshift/latest/dg/r_PERCENTILE_CONT.html)
## Notas de uso
Si la expresión ORDER BY es un tipo de dato DECIMAL definido con la precisión máxima de 38 dígitos, es posible que PERCENTILE\$1CONT devuelva un resultado impreciso o un error. Si el valor de retorno de la función PERCENTILE\$1CONT supera los 38 dígitos, el resultado se trunca para adaptarse, lo que genera pérdida de precisión. Si, durante la interpolación, un resultado intermedio supera la precisión máxima, se produce un desbordamiento numérico y la función devuelve un error. Para evitar estas condiciones, recomendamos usar un tipo de dato con menor precisión o emitir la expresión ORDER BY a una precisión menor.
Si una instrucción incluye varias llamadas a funciones de agregación basadas en ordenación (LISTAGG, PERCENTILE\$1CONT o MEDIAN), todas deben usar los mismos valores ORDER BY. Tenga en cuenta que MEDIAN aplica un comando ORDER BY implícito en el valor de expresión.
Por ejemplo, la siguiente instrucción devuelve un error.
```
SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid),
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(pricepaid)
FROM sales
GROUP BY salesid, pricepaid;
An error occurred when executing the SQL command:
SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid),
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(pricepaid)
FROM sales
GROUP BY salesid, pricepaid;
ERROR: within group ORDER BY clauses for aggregate functions must be the same
```
La siguiente instrucción se ejecuta correctamente.
```
SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid),
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(salesid)
FROM sales
GROUP BY salesid, pricepaid;
```
## Ejemplos
En los siguientes ejemplos se utiliza la base de datos de ejemplo TICKIT. Para obtener más información, consulte [Base de datos de muestra](c_sampledb.md).
En el siguiente ejemplo, se muestra que PERCENTILE\$1CONT(0.5) produce los mismos resultados que MEDIAN.
```
SELECT TOP 10 DISTINCT sellerid, qtysold,
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY qtysold),
MEDIAN(qtysold)
FROM sales
GROUP BY sellerid, qtysold;
+----------+---------+-----------------+--------+
| sellerid | qtysold | percentile_cont | median |
+----------+---------+-----------------+--------+
| 2 | 2 | 2 | 2 |
| 26 | 1 | 1 | 1 |
| 33 | 1 | 1 | 1 |
| 38 | 1 | 1 | 1 |
| 43 | 1 | 1 | 1 |
| 48 | 2 | 2 | 2 |
| 48 | 3 | 3 | 3 |
| 77 | 4 | 4 | 4 |
| 85 | 4 | 4 | 4 |
| 95 | 2 | 2 | 2 |
+----------+---------+-----------------+--------+
```
En el siguiente ejemplo, se encuentra PERCENTILE\$1CONT(0.5) y PERCENTILE\$1CONT(0.75) para la cantidad vendida por cada sellerid en la tabla SALES.
```
SELECT sellerid,
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY qtysold) as pct_50,
PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP(ORDER BY qtysold) as pct_75
FROM sales
GROUP BY sellerid
ORDER BY sellerid
LIMIT 10;
+----------+--------+---------+
| sellerid | pct_50 | pct_75 |
+----------+--------+---------+
| 1 | 1.5 | 1.75 |
| 2 | 2 | 2.25 |
| 3 | 2 | 3 |
| 4 | 2 | 2 |
| 5 | 1 | 1.5 |
| 6 | 1 | 1 |
| 7 | 1.5 | 1.75 |
| 8 | 1 | 1 |
| 9 | 4 | 4 |
| 12 | 2 | 3.25 |
+----------+--------+---------+
```
Para comprobar los resultados de la consulta anterior del primer sellerid, use el siguiente ejemplo.
```
SELECT qtysold
FROM sales
WHERE sellerid=1;
+---------+
| qtysold |
+---------+
| 2 |
| 1 |
+---------+
```