Kāpēc Grafana, kārtojot pēc konkrētas kolonnas, parādās “Nav datu”?

Izpratne par datu grupēšanas problēmām programmā Grafana

Iedomājieties, ka jūs nepacietīgi analizējat datus programmā Grafana, un viss šķiet kārtībā, ja to sagrupē pēc kolonnas, piemēram, komanda.nosaukums. Tomēr brīdī, kad pārslēdzaties uz ieguve.pakāpe, jūs saskaraties ar šausmīgo ziņojumu "Nav datu". Nomākta, vai ne? 🧐 Šī problēma var likt jums saskrāpēt galvu, it īpaši, ja neapstrādātie dati apstiprina, ka ieguve.pakāpe kolonna satur nozīmīgas vērtības.

Šī neatbilstība var justies kā izslēgta no telpas, kurā jūs zināt, ka ir atbilde. Daudzi Grafana lietotāji sastopas ar šādām problēmām, grupējot datus, domājot, kāpēc dažas kolonnas darbojas nevainojami, bet citas ne. Neatbilstība var traucēt darbplūsmas un aizkavēt kritisko ieskatu.

Kad es pirmo reizi saskāros ar šo problēmu, es pavadīju stundas, lai novērstu problēmas, salīdzinātu kolonnas un apstiprinātu datus. Es biju pārsteigts, atklājot, ka šādas dīvainības bieži vien ir saistītas ar smalkām konfigurācijas detaļām vai atšķirībām, kā Grafana apstrādā datu modeli. Izprotot šīs nianses, var ietaupīt daudz laika un vilšanās.

Šajā rokasgrāmatā mēs izpētīsim iespējamos šīs problēmas iemeslus un piedāvāsim praktiskus risinājumus, lai palīdzētu jums izprast savus datus pakalpojumā Grafana. Neatkarīgi no tā, vai esat pieredzējis analītiķis vai tikai sāciet darbu, šis sadalījums palīdzēs jums pārvērst “Nav datu” praktiski izmantojamos ieskatos. 🚀

Grafānā esošās "Nav datu" noslēpuma atrisināšana

Uz Python balstītais aizmugursistēmas skripts risina Grafana problēmas “Nav datu” problēmu novēršanas kritisko aspektu: neapstrādāto datu integritātes pārbaudi. Skripts ielādē datus a pandas DataFrame, spēcīgs datu apstrādes rīks. Izmantojot isnull() funkcija nodrošina, ka funkcijā nav trūkstošo vērtību ieguve.pakāpe kolonnu. Šis solis ir ļoti svarīgs, jo pat viena nulles vērtība var izraisīt grupēšanas darbību neveiksmi. Piemēram, iedomājieties, ka sagatavojat pārdošanas atskaiti, kurā trūkst dažu atzīmju — šī iepriekšēja apstiprināšana var ietaupīt vairākas stundas atkļūdošanas. 😊

Tālāk skripts izmanto groupby() funkcija, lai grupētu datus pēc ieguve.pakāpe kolonnu un apkopo rezultātus, izmantojot summu. Šī darbība ir līdzīga priekšmetu šķirošanai jūsu pieliekamajā pēc kategorijas, lai redzētu, cik daudz jums ir. Eksportējot grupētos datus uz JSON, izmantojot to_json(), tas izveido failu, kas ir gatavs Grafana lasīšanai. Parametra orient="records" izmantošana nodrošina savietojamību ar Grafana formātu, padarot datu vizualizācijas procesu nemanāmu.

JavaScript risinājums nodrošina analīzi priekšgalā, koncentrējoties uz datu atkļūdošanu un vizualizāciju. Izmantojot sviras efektu samazināt (), skripts apstrādā neapstrādātus datus grupētās summās, efektīvi kondensējot masīvu vienā objektā. Šī metode ir lieliski piemērota dinamiskām vidēm, kur dati plūst reāllaikā. Turklāt grupētie dati tiek pārveidoti, izmantojot Object.entries(), padarot to gatavu diagrammām vai citiem vizualizācijas rīkiem. Attēls, kurā ikmēneša izdevumi ir sadalīti sektoru diagrammā — šī darbība ir būtiska, lai iegūtu skaidru datu pārskatu.

Visbeidzot, Python vienības tests modulis apstiprina aizmugursistēmas uzticamību. Funkcijas, piemēram AssertIn() nodrošiniet, lai grupētajos datos tiktu parādītas paredzamās grupu atslēgas, piemēram, "Grade 1". Šīs vienības pārbaudes darbojas kā drošības tīkls, kas apstiprina, ka skripts darbojas, kā paredzēts. Neatkarīgi no tā, vai veicat problēmu novēršanu komandai vai prezentāciju ieinteresētajām personām, testēšana sniedz pārliecību, ka jūsu risinājums ir stabils. 🚀 Apvienojot šos skriptus un rīkus, lietotāji var precīzi noteikt un atrisināt problēmas “Nav datu” pamatcēloņus, pārvēršot tehniskās galvassāpes par praktiski izmantojamu ieskatu.

import pandas as pd
# Load raw data into a pandas DataFrame
data = pd.DataFrame({
    "team_name": ["Team A", "Team B", "Team C"],
    "extraction_grade": ["Grade 1", "Grade 2", "Grade 3"],
    "value": [100, 200, 300]
})
# Check for missing or inconsistent values
if data['extraction_grade'].isnull().any():
    print("Warning: Null values found in 'extraction_grade'.")

# Aggregate data for visualization
grouped_data = data.groupby('extraction_grade').sum()
print("Grouped Data:", grouped_data)
# Export the clean and grouped data to JSON for Grafana
grouped_data.to_json("grouped_data.json", orient="records")

// Example data for front-end testing
const rawData = [
  { team_name: "Team A", extraction_grade: "Grade 1", value: 100 },
  { team_name: "Team B", extraction_grade: "Grade 2", value: 200 },
  { team_name: "Team C", extraction_grade: "Grade 3", value: 300 }
];
// Group data by extraction.grade
const groupedData = rawData.reduce((acc, item) => {
  if (!acc[item.extraction_grade]) {
    acc[item.extraction_grade] = 0;
  }
  acc[item.extraction_grade] += item.value;
  return acc;
}, {});
// Log grouped data to console
console.log("Grouped Data:", groupedData);
// Visualize grouped data
const chartData = Object.entries(groupedData).map(([key, value]) => ({
  grade: key,
  total: value
}));
console.log("Chart Data:", chartData);

import unittest
import pandas as pd

class TestGrafanaGrouping(unittest.TestCase):
    def test_grouping(self):
        # Test data
        data = pd.DataFrame({
            "extraction_grade": ["Grade 1", "Grade 2", "Grade 3"],
            "value": [100, 200, 300]
        })
        grouped = data.groupby('extraction_grade').sum()
        self.assertEqual(len(grouped), 3)
        self.assertIn("Grade 1", grouped.index)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Datu modeļa un vaicājuma konfigurācijas risināšana programmā Grafana

Viens no svarīgākajiem Grafana problēmas "Nav datu" risināšanas aspektiem ir izpratne par datu modeļu mijiedarbību ar jūsu vaicājumiem. Grafana vizualizācijas ir atkarīgas no stabila un pareizi strukturēta datu avota. Ja ieguve.pakāpe sleja rada problēmas, tas var būt saistīts ar neatbilstībām datu indeksācijā vai vaicājuma formulēšanā. Piemēram, pārliecinieties, vai kolonna ir pareizi iestatīta kā dimensija jūsu datubāzē un datu tips atbilst Grafana cerībām.

Vēl viens apsvērums ir Grafana pārveidošanas un filtrēšanas iespējas. Dažreiz iepriekš lietotie filtri vai transformācijas var netīši izslēgt noteiktas rindas. Piemēram, ja ir uzstādīts filtrs, kas netīšām izslēdz noteiktas atzīmes lielo burtu lietojuma vai atstarpju nekonsekvences dēļ, var tikt rādīts ziņojums “Nav datu” pat tad, ja ir neapstrādāti dati. Vienmēr pārbaudiet filtrus, izmantojot Grafana funkciju "Pārbaudīt", lai pārbaudītu pamatā esošos vaicājuma rezultātus.

Visbeidzot, neatbilstība starp Grafana laika diapazonu un datu laikspiedola formātu var izraisīt šo problēmu. Pieņemsim, ka jūsu datos tiek izmantota nestandarta laika josla vai datu ievade ir aizkavējusies. Tādā gadījumā Grafana var nepareizi izlīdzināt vizualizāciju. Kāds kolēģis reiz dalījās ar piemēru par laikapstākļu monitoringa projektu, kurā datu laikspiedoli nebija sinhronizēti, radot ievērojamu neskaidrību. Pareizas sinhronizācijas un vaicājumu metožu nodrošināšana var ietaupīt vairākas stundas problēmu novēršanas. 🌐