கிராஃபனாவில் டேட்டா க்ரூப்பிங் சவால்களைப் புரிந்துகொள்வது
நீங்கள் கிராஃபனாவில் தரவை ஆர்வத்துடன் பகுப்பாய்வு செய்கிறீர்கள் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள், இது போன்ற ஒரு நெடுவரிசை மூலம் தொகுக்கப்படும்போது எல்லாம் நன்றாகத் தெரிகிறது. . இருப்பினும், நீங்கள் மாறிய தருணம் , பயங்கரமான "தரவு இல்லை" என்ற செய்தியை நீங்கள் சந்தித்தீர்கள். வெறுப்பாக இருக்கிறது, இல்லையா? 🧐 இந்த சிக்கல் உங்கள் தலையை சொறிவடையச் செய்யலாம், குறிப்பாக மூல தரவு உறுதிப்படுத்தும் போது பிரித்தெடுத்தல்.தரம் நெடுவரிசையில் அர்த்தமுள்ள மதிப்புகள் உள்ளன.
இந்த முரண்பாடு ஒரு அறைக்கு வெளியே பூட்டப்பட்டதைப் போல உணரலாம், அங்கு பதில் உள்ளது. பல கிராஃபனா பயனர்கள் தரவைத் தொகுக்கும்போது இதுபோன்ற சவால்களை எதிர்கொள்கிறார்கள், சில நெடுவரிசைகள் தடையின்றி வேலை செய்யும் போது மற்றவை ஏன் வேலை செய்யவில்லை. சீரற்ற தன்மை பணிப்பாய்வுகளை சீர்குலைக்கலாம் மற்றும் முக்கியமான நுண்ணறிவுகளை தாமதப்படுத்தலாம்.
இந்தச் சிக்கலை நான் முதன்முதலில் எதிர்கொண்டபோது, பிழையறிந்து, நெடுவரிசைகளை ஒப்பிட்டு, தரவைச் சரிபார்ப்பதில் மணிநேரம் செலவிட்டேன். இதுபோன்ற வினோதங்கள் பெரும்பாலும் நுட்பமான உள்ளமைவு விவரங்கள் அல்லது தரவு மாதிரியை கிராஃபானா எவ்வாறு செயலாக்குகிறது என்பதில் உள்ள வேறுபாடுகளுக்கு வருவதைக் கண்டு நான் ஆச்சரியப்பட்டேன். இந்த நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வது நிறைய நேரத்தையும் ஏமாற்றத்தையும் மிச்சப்படுத்தும்.
இந்த வழிகாட்டியில், இந்தச் சிக்கலுக்கான சாத்தியமான காரணங்களை நாங்கள் ஆராய்வோம் மற்றும் கிராஃபனாவில் உள்ள உங்கள் தரவைப் புரிந்துகொள்ள உதவும் வகையில் செயல்படக்கூடிய தீர்வுகளை வழங்குவோம். நீங்கள் அனுபவமிக்க பகுப்பாய்வாளராக இருந்தாலும் அல்லது தொடங்கினாலும், இந்த முறிவு "தரவு இல்லை" என்பதை செயலில் உள்ள நுண்ணறிவுகளாக மாற்ற உதவும். 🚀
| கட்டளை | பயன்பாட்டின் உதாரணம் |
|---|---|
| pandas.DataFrame() | டேட்டாஃப்ரேமை உருவாக்குகிறது, இது பைத்தானில் டேபிள் போன்ற தரவு கட்டமைப்பாகும். கட்டமைக்கப்பட்ட வடிவத்தில் மூலத் தரவை ஏற்றவும் கையாளவும் இது பயன்படுகிறது. |
| isnull() | DataFrame நெடுவரிசையில் பூஜ்ய அல்லது விடுபட்ட மதிப்புகளைச் சரிபார்க்கிறது. இல் உள்ள முரண்பாடுகளைக் கண்டறியப் பயன்படுகிறது நெடுவரிசை. |
| groupby() | ஒரு குறிப்பிட்ட நெடுவரிசை மூலம் தரவைக் குழுவாக்குகிறது மற்றும் ஒவ்வொரு குழுவிற்குள்ளும் மதிப்புகளைச் சுருக்குதல் அல்லது சராசரிப்படுத்துதல் போன்ற மொத்த செயல்பாடுகளைச் செய்கிறது. |
| to_json() | JSON கோப்பிற்கு DataFrame ஐ ஏற்றுமதி செய்கிறது, அதை காட்சிப்படுத்துவதற்காக Grafanaவில் இறக்குமதி செய்யலாம். கிராஃபானாவின் தேவைகளுடன் தரவு இணக்கத்தன்மையை உறுதிப்படுத்தப் பயன்படுகிறது. |
| reduce() | ஒரு ஜாவாஸ்கிரிப்ட் செயல்பாடு ஒரு வரிசையின் மூலம் மீண்டும் மீண்டும் செய்யப் பயன்படுகிறது மற்றும் மதிப்புகளை தொகுத்தல் மற்றும் சுருக்குதல் போன்ற ஒட்டுமொத்த செயல்பாட்டைச் செய்கிறது. |
| Object.entries() | ஒரு பொருளின் முக்கிய மதிப்பு ஜோடிகளை அணிவரிசைகளின் வரிசையாக மாற்றுகிறது. தொகுக்கப்பட்ட தரவை விளக்கப்படத்திற்கு ஏற்ற வடிவமைப்பாக மாற்றுவதற்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும். |
| unittest.TestCase | ஒரு பைதான் வகுப்பு, குழுவாக்கும் செயல்பாடு போன்ற பின்தள தீர்வுகளின் சரியான தன்மையை சரிபார்க்க அலகு சோதனைகளை உருவாக்க பயன்படுகிறது. |
| assertIn() | பட்டியல் அல்லது DataFrame இன்டெக்ஸில் குறிப்பிட்ட உருப்படி உள்ளதா எனச் சரிபார்க்கிறது. குழுவான தரவு எதிர்பார்க்கப்படும் மதிப்புகளை உள்ளடக்கியிருப்பதை உறுதிசெய்ய அலகு சோதனைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. |
| orient="records" | க்கான ஒரு வாதம் வெளியீட்டு JSON கோப்பில் தரவு எவ்வாறு ஒழுங்கமைக்கப்பட வேண்டும் என்பதைக் குறிப்பிடும் செயல்பாடு. இது தரவை கிராஃபானாவுடன் இணக்கமாக்குகிறது. |
| console.log() | JavaScript இல் உலாவி கன்சோலுக்கு செய்திகள் அல்லது மாறிகளை வெளியிடுகிறது. காட்சிப்படுத்தலுக்கு முன் குழுவாக்கப்பட்ட தரவை பிழைத்திருத்தத்திற்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும். |
கிராஃபனாவில் "தரவு இல்லை" என்பதன் பின்னால் உள்ள மர்மத்தை அவிழ்ப்பது
பைதான்-அடிப்படையிலான பின்தள ஸ்கிரிப்ட், கிராஃபனாவின் "நோ டேட்டா" சிக்கலைத் தீர்க்கும் ஒரு முக்கியமான அம்சத்தைக் குறிக்கிறது: மூலத் தரவின் ஒருமைப்பாட்டை சரிபார்த்தல். ஸ்கிரிப்ட் தரவுகளை a இல் ஏற்றுகிறது , தரவு கையாளுதலுக்கான சக்திவாய்ந்த கருவி. பயன்படுத்துவதன் மூலம் செயல்பாடு, இல் காணாமல் போன மதிப்புகள் இல்லை என்பதை இது உறுதி செய்கிறது நெடுவரிசை. இந்த படி மிகவும் முக்கியமானது, ஏனெனில் ஒரு பூஜ்ய மதிப்பு கூட குழுப்படுத்தல் செயல்பாடுகளை தோல்வியடையச் செய்யலாம். எடுத்துக்காட்டாக, சில கிரேடுகள் இல்லாத விற்பனை அறிக்கையைத் தயாரிப்பதை கற்பனை செய்து பாருங்கள் - இதை முன்கூட்டியே சரிபார்ப்பது பிழைத்திருத்தத்தை மணிநேரத்தை மிச்சப்படுத்தலாம். 😊
அடுத்து, ஸ்கிரிப்ட் பயன்படுத்துகிறது மூலம் தரவை தொகுக்கும் செயல்பாடு நெடுவரிசை மற்றும் ஒரு தொகையைப் பயன்படுத்தி முடிவுகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. இந்தச் செயல்பாடு உங்கள் சரக்கறையில் உள்ள பொருட்களை வகை வாரியாக வரிசைப்படுத்துவதற்கு ஒப்பானது. குழுவாக்கப்பட்ட தரவை JSONக்கு ஏற்றுமதி செய்வதன் மூலம் , இது கிராஃபனா படிக்கத் தயாராக இருக்கும் கோப்பை உருவாக்குகிறது. ஓரியண்ட்="ரெக்கார்ட்ஸ்" அளவுருவின் பயன்பாடு கிராஃபனாவின் வடிவமைப்புடன் இணக்கத்தன்மையை உறுதிசெய்கிறது, இது தரவு காட்சிப்படுத்தல் செயல்முறையை தடையின்றி செய்கிறது.
ஜாவாஸ்கிரிப்ட் தீர்வு பகுப்பாய்வை முன்பகுதிக்கு கொண்டு செல்கிறது, பிழைத்திருத்தம் மற்றும் தரவை காட்சிப்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. அந்நியப்படுத்துவதன் மூலம் , ஸ்கிரிப்ட் மூலத் தரவை தொகுக்கப்பட்ட மொத்தமாக செயலாக்குகிறது, ஒரு வரிசையை ஒரு பொருளாக திறம்பட ஒடுக்குகிறது. நிகழ்நேரத்தில் தரவு பாயும் டைனமிக் சூழல்களுக்கு இந்த முறை சரியானது. கூடுதலாக, தொகுக்கப்பட்ட தரவு பயன்படுத்தி மாற்றப்படுகிறது , விளக்கப்படங்கள் அல்லது பிற காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளுக்கு அதை தயார்படுத்துகிறது. மாதாந்திர செலவுகளை ஒரு பை விளக்கப்படமாகப் பிரிக்கும் படம்-தரவின் தெளிவான கண்ணோட்டத்திற்கு இந்தப் படி அவசியம்.
இறுதியாக, மலைப்பாம்பு தொகுதி பின்தளத்தின் நம்பகத்தன்மையை சரிபார்க்கிறது. போன்ற செயல்பாடுகள் "கிரேடு 1" போன்ற எதிர்பார்க்கப்படும் குழு விசைகள் குழுவான தரவுகளில் தோன்றுவதை உறுதிசெய்யவும். இந்த யூனிட் சோதனைகள், ஸ்கிரிப்ட் திட்டமிட்டபடி செயல்படுவதை உறுதிப்படுத்தும் பாதுகாப்பு வலையாக செயல்படுகிறது. நீங்கள் ஒரு குழுவிற்கான சரிசெய்தல் அல்லது பங்குதாரர்களுக்கு வழங்கினாலும், உங்கள் தீர்வு வலுவானது என்று சோதனை நம்பிக்கை அளிக்கிறது. 🚀 இந்த ஸ்கிரிப்ட்கள் மற்றும் கருவிகளை இணைப்பதன் மூலம், பயனர்கள் "தரவு இல்லை" சிக்கலின் மூல காரணங்களை துல்லியமாக கண்டறிந்து தீர்க்கலாம், தொழில்நுட்ப தலைவலியை செயல் நுண்ணறிவுகளாக மாற்றலாம்.
கிராஃபானாவில் "தரவு இல்லை" என்று கண்டறிதல்: பின்-இறுதி தீர்வுகளை ஆராய்தல்
பைதான் அடிப்படையிலான பின்தளத்தில் ஸ்கிரிப்டைப் பயன்படுத்தி பிழைத்திருத்தம் மற்றும் கிராஃபனாவின் குழுவாக்கும் சிக்கலைத் தீர்ப்பது
import pandas as pd# Load raw data into a pandas DataFramedata = 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 valuesif data['extraction_grade'].isnull().any():print("Warning: Null values found in 'extraction_grade'.")# Aggregate data for visualizationgrouped_data = data.groupby('extraction_grade').sum()print("Grouped Data:", grouped_data)# Export the clean and grouped data to JSON for Grafanagrouped_data.to_json("grouped_data.json", orient="records")
கிராஃபானாவில் "தரவு இல்லை" என்று கண்டறிதல்: முன்-இறுதி பிழைத்திருத்தம் மற்றும் தீர்வுகள்
JavaScript ஐப் பயன்படுத்தி கிராஃபனாவில் குழுவாக்கும் தரவை பிழைத்திருத்த மற்றும் காட்சிப்படுத்துதல்
// Example data for front-end testingconst 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.gradeconst 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 consoleconsole.log("Grouped Data:", groupedData);// Visualize grouped dataconst chartData = Object.entries(groupedData).map(([key, value]) => ({grade: key,total: value}));console.log("Chart Data:", chartData);
சோதனை மற்றும் சரிபார்ப்பு தீர்வுகள்
பின்நிலை தீர்வுக்கான பைதான் அலகு சோதனைகள்
import unittestimport pandas as pdclass TestGrafanaGrouping(unittest.TestCase):def test_grouping(self):# Test datadata = 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()
கிராஃபனாவில் டேட்டா மாடல் மற்றும் வினவல் உள்ளமைவை நிவர்த்தி செய்தல்
கிராஃபானாவில் உள்ள "தரவு இல்லை" சிக்கலைத் தீர்ப்பதில் ஒரு முக்கியமான அம்சம், அதன் தரவு மாதிரிகள் உங்கள் வினவல்களுடன் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது. கிராஃபானா காட்சிப்படுத்தல்கள் ஒரு வலுவான மற்றும் சரியாக கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு மூலத்தைப் பொறுத்தது. என்றால் நெடுவரிசை சிக்கல்களை ஏற்படுத்துகிறது, தரவு எவ்வாறு அட்டவணைப்படுத்தப்படுகிறது அல்லது வினவல் எவ்வாறு உருவாக்கப்படுகிறது என்பதில் உள்ள முரண்பாடுகள் காரணமாக இருக்கலாம். உதாரணமாக, உங்கள் தரவுத்தளத்தில் நெடுவரிசை ஒரு பரிமாணமாக சரியாக அமைக்கப்பட்டிருப்பதையும், தரவு வகை கிராஃபனாவின் எதிர்பார்ப்புகளுடன் பொருந்துகிறது என்பதையும் உறுதிப்படுத்தவும்.
மற்றொரு கருத்தில் கிராஃபனாவின் மாற்றம் மற்றும் வடிகட்டுதல் திறன்கள். சில நேரங்களில், முன் பயன்படுத்தப்பட்ட வடிப்பான்கள் அல்லது உருமாற்றங்கள் சில வரிசைகளை தற்செயலாக விலக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, கேபிடலைசேஷன் அல்லது இடைவெளியில் உள்ள முரண்பாடுகள் காரணமாக குறிப்பிட்ட கிரேடுகளை கவனக்குறைவாக விலக்கும் வடிப்பான் இருந்தால், மூலத் தரவு இருக்கும் போதும் "தரவு இல்லை" என்பதைக் காணலாம். அடிப்படை வினவல் முடிவுகளை ஆய்வு செய்ய Grafana இல் உள்ள "Inspect" அம்சத்தைப் பயன்படுத்தி வடிகட்டிகளை எப்போதும் சரிபார்க்கவும்.
கடைசியாக, கிராஃபனாவில் உள்ள நேர வரம்புக்கும் டேட்டாவின் நேர முத்திரை வடிவமைப்பிற்கும் இடையே உள்ள பொருந்தாத தன்மை இந்தச் சிக்கலுக்கு வழிவகுக்கும். உங்கள் தரவு தரமற்ற நேர மண்டலத்தைப் பயன்படுத்துகிறது அல்லது தரவு உட்செலுத்தலில் தாமதங்களை உள்ளடக்கியது என்று வைத்துக்கொள்வோம். அப்படியானால், கிராஃபானா காட்சிப்படுத்தலை சரியாக சீரமைக்காது. ஒரு சக பணியாளர் ஒருமுறை வானிலை கண்காணிப்பு திட்டத்தின் உதாரணத்தைப் பகிர்ந்து கொண்டார், அங்கு தரவு நேர முத்திரைகள் ஒத்திசைக்கப்படவில்லை, இதனால் குறிப்பிடத்தக்க குழப்பம் ஏற்பட்டது. முறையான ஒத்திசைவு மற்றும் வினவல் முறைகளை உறுதிசெய்தால், பிழையறிந்து மணிக்கணக்கில் சேமிக்க முடியும். 🌐
- குழுவாக்கும்போது கிராஃபானா ஏன் "தரவு இல்லை" என்பதைக் காட்டுகிறது?
- வினவப்பட்ட நெடுவரிசை என்றால், கிராஃபானா "தரவு இல்லை" என்பதைக் காட்டலாம் , பூஜ்ய மதிப்புகள் அல்லது வடிவமைப்பு முரண்பாடுகள் உள்ளன. தரவுத்தளத்தை காணவில்லை அல்லது தவறாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளதா என சரிபார்க்கவும்.
- எனது வினவல் சரியானதா என்பதை நான் எவ்வாறு சரிபார்க்க முடியும்?
- உங்கள் வினவலின் மூல முடிவுகளைப் பார்க்க, கிராஃபானாவில் உள்ள "ஆய்வு" அம்சத்தைப் பயன்படுத்தவும். கூடுதலாக, முடிவுகளை சரிபார்க்க SQL அல்லது தரவு மூல வினவலை நேரடியாக இயக்கவும்.
- வடிப்பான்கள் தரவு விலக்கை ஏற்படுத்தினால் நான் என்ன செய்ய வேண்டும்?
- கிராஃபானாவின் வினவல் பில்டரில் உள்ள வடிப்பான்களை அகற்றவும் அல்லது சரிசெய்யவும். போன்ற துறைகளில் கேஸ்-சென்சிட்டிவிட்டி அல்லது கூடுதல் இடைவெளிகளைத் தேடுங்கள் .
- நேர வரம்பு தவறானது சிக்கல்களை ஏற்படுத்துமா?
- ஆம், உங்கள் கிராஃபனா டாஷ்போர்டின் நேர வரம்பு உங்கள் தரவு மூலத்தில் உள்ள நேர முத்திரை வடிவத்துடன் பொருந்துகிறது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். உதாரணமாக, தேவைப்பட்டால் சகாப்த நேரத்தைப் பயன்படுத்தவும்.
- கிராஃபானாவில் உள்ள பொதுவான பிழைத்திருத்த கருவிகள் யாவை?
- மூல தரவு மற்றும் வினவல் வெளியீடுகளுக்கான "ஆய்வு" போன்ற கருவிகளை Grafana வழங்குகிறது, மேலும் நீங்கள் இதைப் பயன்படுத்தலாம் காட்சிப்படுத்தலுக்கு வெவ்வேறு பரிமாணங்களைச் சோதிக்கும் அம்சம்.
Grafana இல் உள்ள "தரவு இல்லை" சிக்கலைத் தீர்க்க, உங்கள் தரவு எவ்வாறு வினவப்படுகிறது மற்றும் வடிவமைக்கப்படுகிறது என்பதை அடிக்கடி ஆராய வேண்டும். சரிபார்ப்பதன் மூலம் தொடங்கவும் பூஜ்ய மதிப்புகள், வடிவமைப்பு பிழைகள் அல்லது எதிர்பாராத வடிப்பான்களுக்கான நெடுவரிசை. இந்த சிறிய தவறான சீரமைப்புகள் குறிப்பிடத்தக்க காட்சி சிக்கல்களை ஏற்படுத்தலாம். 😊
மேலும், உங்கள் நேர வரம்புகள், வினவல் கட்டமைப்புகள் மற்றும் தரவு மூல உள்ளமைவுகள் சரியாக சீரமைக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். இந்தச் சரிசெய்தல் மூலம், நீங்கள் கிராஃபனாவின் முழுத் திறனையும் திறக்கலாம் மற்றும் முடிவுகளை திறம்பட இயக்கும் துல்லியமான, நுண்ணறிவுள்ள டாஷ்போர்டுகளை உருவாக்கலாம்.
- Grafana தரவுக் குழுவாக்கம் மற்றும் சரிசெய்தல் பற்றிய விவரங்கள் அதிகாரப்பூர்வ Grafana ஆவணத்தில் இருந்து குறிப்பிடப்பட்டுள்ளன. மேலும் தகவலுக்கு, பார்வையிடவும் கிராஃபானா ஆவணம் .
- பைத்தானின் தரவு கையாளுதல் திறன்கள் பற்றிய நுண்ணறிவு இதிலிருந்து பெறப்பட்டது பாண்டாஸ் ஆவணம் , இது விரிவான எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளை வழங்குகிறது.
- ஜாவாஸ்கிரிப்ட் வரிசை கையாளுதல் நுட்பங்கள் வழிகாட்டுதலின் அடிப்படையில் அமைந்தன MDN வெப் டாக்ஸ் .
- பைத்தானில் உள்ள அலகு சோதனை உத்திகள் இதிலிருந்து தழுவி எடுக்கப்பட்டது பைதான் யூனிட்டெஸ்ட் ஆவணம் .
- நிஜ-உலக கிராஃபானா பயன்பாட்டு வழக்கு உதாரணங்கள் போன்ற ஆன்லைன் மன்றங்களில் இருந்து எடுக்கப்பட்டது ஸ்டாக் ஓவர்ஃப்ளோ .