നിർദ്ദിഷ്ട കോളം അനുസരിച്ച് അടുക്കുമ്പോൾ ഗ്രാഫാനയിൽ 'നോ ഡാറ്റ' ദൃശ്യമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

ഗ്രാഫാനയിലെ ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പിംഗ് വെല്ലുവിളികൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

നിങ്ങൾ ഗ്രാഫാനയിലെ ഡാറ്റ ആകാംക്ഷയോടെ വിശകലനം ചെയ്യുകയാണെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക, ഒരു കോളം ഉപയോഗിച്ച് ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുമ്പോൾ എല്ലാം മികച്ചതായി തോന്നുന്നു ടീം.പേര്. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങൾ മാറുന്ന നിമിഷം എക്സ്ട്രാക്ഷൻ.ഗ്രേഡ്, "ഡാറ്റ വേണ്ട" എന്ന ഭയാനകമായ സന്ദേശമാണ് നിങ്ങളെ കണ്ടത്. നിരാശാജനകമാണ്, അല്ലേ? 🧐 ഈ പ്രശ്നം നിങ്ങളുടെ തലയിൽ മാന്തികുഴിയുണ്ടാക്കാം, പ്രത്യേകിച്ചും അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റ സ്ഥിരീകരിക്കുമ്പോൾ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ.ഗ്രേഡ് നിരയിൽ അർത്ഥവത്തായ മൂല്യങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

ഈ പൊരുത്തക്കേട് നിങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം അറിയാവുന്ന ഒരു മുറിയിൽ നിന്ന് പൂട്ടിയിരിക്കുന്നതുപോലെ അനുഭവപ്പെടാം. പല ഗ്രാഫാന ഉപയോക്താക്കൾക്കും ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുമ്പോൾ അത്തരം വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നു, ചില കോളങ്ങൾ തടസ്സമില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് ആശ്ചര്യപ്പെടുന്നു. പൊരുത്തക്കേട് വർക്ക്ഫ്ലോകളെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും നിർണായക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വൈകിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും.

ഞാൻ ആദ്യമായി ഈ പ്രശ്നം നേരിട്ടപ്പോൾ, ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗിനും കോളങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഡാറ്റ സാധൂകരിക്കുന്നതിനും ഞാൻ മണിക്കൂറുകളോളം ചെലവഴിച്ചു. അത്തരം വൈചിത്ര്യങ്ങൾ പലപ്പോഴും സൂക്ഷ്മമായ കോൺഫിഗറേഷൻ വിശദാംശങ്ങളിലേക്കോ ഗ്രാഫാന ഡാറ്റാ മോഡൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലെ വ്യത്യാസങ്ങളിലേക്കോ വരുന്നതായി കണ്ടു ഞാൻ ആശ്ചര്യപ്പെട്ടു. ഈ സൂക്ഷ്മതകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് ധാരാളം സമയവും നിരാശയും ലാഭിക്കും.

ഈ ഗൈഡിൽ, ഈ പ്രശ്നത്തിനുള്ള സാധ്യമായ കാരണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ഗ്രാഫാനയിലെ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യും. നിങ്ങളൊരു പരിചയസമ്പന്നനായ അനലിസ്റ്റ് ആണെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ ഇപ്പോൾ തന്നെ ആരംഭിക്കുകയാണെങ്കിലും, "ഡാറ്റ ഇല്ല" എന്നത് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളാക്കി മാറ്റാൻ ഈ തകർച്ച നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. 🚀

ഗ്രാഫാനയിലെ "നോ ഡാറ്റ" യുടെ പിന്നിലെ നിഗൂഢതയുടെ ചുരുളഴിക്കുന്നു

പൈത്തൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബാക്കെൻഡ് സ്ക്രിപ്റ്റ് ഗ്രാഫാനയുടെ "നോ ഡാറ്റ" പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു നിർണായക വശത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു: റോ ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രത പരിശോധിക്കൽ. സ്ക്രിപ്റ്റ് എയിലേക്ക് ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യുന്നു പാണ്ടസ് ഡാറ്റ ഫ്രെയിം, ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വത്തിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണം. ഉപയോഗിച്ച് isnull() ഫംഗ്‌ഷൻ, അതിൽ നഷ്‌ടമായ മൂല്യങ്ങളൊന്നുമില്ലെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു എക്സ്ട്രാക്ഷൻ.ഗ്രേഡ് കോളം. ഈ ഘട്ടം വളരെ പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഒരൊറ്റ നൾ മൂല്യം പോലും ഗ്രൂപ്പിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ പരാജയപ്പെടാൻ ഇടയാക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ചില ഗ്രേഡുകൾ നഷ്‌ടമായ ഒരു വിൽപ്പന റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക - ഇത് മുൻകൂട്ടി സാധൂകരിക്കുന്നത് മണിക്കൂറുകളോളം ഡീബഗ്ഗിംഗ് ലാഭിക്കും. 😊

അടുത്തതായി, സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു ഗ്രൂപ്പ്ബൈ() പ്രകാരം ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രവർത്തനം എക്സ്ട്രാക്ഷൻ.ഗ്രേഡ് കോളം, ഒരു തുക ഉപയോഗിച്ച് ഫലങ്ങൾ സമാഹരിക്കുന്നു. ഈ പ്രവർത്തനം നിങ്ങളുടെ പാൻട്രിയിലെ ഇനങ്ങൾ ഓരോന്നിനും എത്രയുണ്ടെന്ന് കാണാൻ വിഭാഗമനുസരിച്ച് അടുക്കുന്നതിന് സമാനമാണ്. ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്‌ത ഡാറ്റ JSON-ലേക്ക് എക്‌സ്‌പോർട്ടുചെയ്യുന്നതിലൂടെ to_json(), ഇത് ഗ്രാഫാനയ്ക്ക് വായിക്കാൻ തയ്യാറായ ഒരു ഫയൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഓറിയൻ്റ്="റെക്കോർഡ്സ്" പാരാമീറ്ററിൻ്റെ ഉപയോഗം ഗ്രാഫാനയുടെ ഫോർമാറ്റുമായി അനുയോജ്യത ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണ പ്രക്രിയയെ തടസ്സരഹിതമാക്കുന്നു.

JavaScript സൊല്യൂഷൻ വിശകലനത്തെ ഫ്രണ്ടൻഡിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകുന്നു, ഡീബഗ്ഗിംഗിലും ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ കുറയ്ക്കുക(), സ്‌ക്രിപ്റ്റ് അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റയെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്‌ത മൊത്തങ്ങളായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, ഒരു അറേയെ ഒരൊറ്റ ഒബ്‌ജക്റ്റിലേക്ക് കാര്യക്ഷമമായി ഘനീഭവിപ്പിക്കുന്നു. ഡാറ്റ തത്സമയം ഒഴുകുന്ന ചലനാത്മക പരിതസ്ഥിതികൾക്ക് ഈ രീതി അനുയോജ്യമാണ്. കൂടാതെ, ഗ്രൂപ്പുചെയ്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് രൂപാന്തരപ്പെടുന്നു Object.entries(), ചാർട്ടുകൾക്കോ ​​മറ്റ് ദൃശ്യവൽക്കരണ ഉപകരണങ്ങൾക്കോ ​​ഇത് തയ്യാറാക്കുന്നു. പ്രതിമാസ ചെലവുകൾ ഒരു പൈ ചാർട്ടിലേക്ക് വിഭജിക്കുന്ന ചിത്രം - ഡാറ്റയുടെ വ്യക്തമായ അവലോകനത്തിന് ഈ ഘട്ടം അത്യാവശ്യമാണ്.

ഒടുവിൽ, പൈത്തൺ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റ് മൊഡ്യൂൾ ബാക്കെൻഡിൻ്റെ വിശ്വാസ്യതയെ സാധൂകരിക്കുന്നു. തുടങ്ങിയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉറപ്പിച്ച് () ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്‌ത ഡാറ്റയിൽ "ഗ്രേഡ് 1" പോലെയുള്ള പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഗ്രൂപ്പ് കീകൾ ദൃശ്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഈ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ ഒരു സുരക്ഷാ വലയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉദ്ദേശിച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു ടീമിന് വേണ്ടിയുള്ള ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യുകയാണെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ പങ്കാളികൾക്ക് മുന്നിൽ അവതരിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിലും, നിങ്ങളുടെ പരിഹാരം ശക്തമാണെന്ന് പരിശോധന ആത്മവിശ്വാസം നൽകുന്നു. 🚀 ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകളും ടൂളുകളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് "ഡാറ്റ ഇല്ല" എന്ന പ്രശ്നത്തിൻ്റെ മൂലകാരണങ്ങൾ കൃത്യമായി കണ്ടെത്താനും പരിഹരിക്കാനും കഴിയും, സാങ്കേതിക തലവേദനകളെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളായി മാറ്റുന്നു.

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()

ഗ്രാഫാനയിലെ ഡാറ്റാ മോഡലും ക്വറി കോൺഫിഗറേഷനും അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു

ഗ്രാഫാനയിലെ "നോ ഡാറ്റ" പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു നിർണായക വശം അതിൻ്റെ ഡാറ്റ മോഡലുകൾ നിങ്ങളുടെ അന്വേഷണങ്ങളുമായി എങ്ങനെ സംവദിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ്. ഗ്രാഫാന വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ ശക്തവും ശരിയായി ഘടനാപരവുമായ ഡാറ്റാ ഉറവിടത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. എങ്കിൽ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ.ഗ്രേഡ് കോളം പ്രശ്‌നങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു, ഡാറ്റ എങ്ങനെ സൂചികയിലാക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ ചോദ്യം എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നു എന്നതിലെ പൊരുത്തക്കേടുകൾ മൂലമാകാം. ഉദാഹരണത്തിന്, കോളം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസിൽ ഒരു അളവായി ശരിയായി സജ്ജീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും ഡാറ്റ തരം ഗ്രാഫാനയുടെ പ്രതീക്ഷകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടെന്നും ഉറപ്പാക്കുക.

ഗ്രാഫാനയുടെ പരിവർത്തനവും ഫിൽട്ടറിംഗ് കഴിവുകളും ആണ് മറ്റൊരു പരിഗണന. ചിലപ്പോൾ, മുൻകൂട്ടി പ്രയോഗിച്ച ഫിൽട്ടറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പരിവർത്തനങ്ങൾ ചില വരികൾ അബദ്ധവശാൽ ഒഴിവാക്കിയേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ക്യാപിറ്റലൈസേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ വൈറ്റ്‌സ്‌പേസ് പൊരുത്തക്കേടുകൾ കാരണം അശ്രദ്ധമായി നിർദ്ദിഷ്ട ഗ്രേഡുകൾ ഒഴിവാക്കുന്ന ഒരു ഫിൽട്ടർ ഉണ്ടെങ്കിൽ, റോ ഡാറ്റ നിലവിലിരിക്കുമ്പോൾ പോലും നിങ്ങൾക്ക് "ഡാറ്റ ഇല്ല" എന്ന് കണ്ടേക്കാം. അടിസ്ഥാന അന്വേഷണ ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കാൻ ഗ്രാഫാനയിലെ "പരിശോധിക്കുക" ഫീച്ചർ ഉപയോഗിച്ച് എല്ലായ്പ്പോഴും ഫിൽട്ടറുകൾ പരിശോധിക്കുക.

അവസാനമായി, ഗ്രാഫാനയിലെ സമയപരിധിയും ഡാറ്റയുടെ ടൈംസ്റ്റാമ്പ് ഫോർമാറ്റും തമ്മിലുള്ള പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഈ പ്രശ്നത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഒരു നോൺ-സ്റ്റാൻഡേർഡ് ടൈം സോൺ ഉപയോഗിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലെ കാലതാമസം ഉൾപ്പെടുന്നു എന്ന് കരുതുക. അങ്ങനെയെങ്കിൽ, ഗ്രാഫാന ദൃശ്യവൽക്കരണം ശരിയായി വിന്യസിച്ചേക്കില്ല. ഒരു സഹപ്രവർത്തകൻ ഒരിക്കൽ ഒരു കാലാവസ്ഥാ നിരീക്ഷണ പദ്ധതിയുടെ ഉദാഹരണം പങ്കിട്ടു, അവിടെ ഡാറ്റ ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ സമന്വയിപ്പിക്കാത്തതിനാൽ കാര്യമായ ആശയക്കുഴപ്പം ഉണ്ടായി. ശരിയായ സമന്വയവും അന്വേഷണ രീതികളും ഉറപ്പാക്കുന്നത് മണിക്കൂറുകൾ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് ലാഭിക്കും. 🌐