నిర్దిష్ట కాలమ్

Mauve Garcia

14, డిసెంబర్ 2024, శనివారం 12:47:29 PMకి

గ్రాఫానాలో డేటా గ్రూపింగ్ సవాళ్లను అర్థం చేసుకోవడం

మీరు గ్రాఫానాలో డేటాను ఆత్రంగా విశ్లేషిస్తున్నారని ఊహించుకోండి మరియు ఇలాంటి కాలమ్ ద్వారా సమూహపరచినప్పుడు ప్రతిదీ సరిగ్గానే కనిపిస్తుంది. జట్టు.పేరు. అయితే, మీరు మారిన క్షణం వెలికితీత.గ్రేడ్, మీరు భయంకరమైన "డేటా లేదు" సందేశాన్ని ఎదుర్కొన్నారు. నిరాశపరిచింది, సరియైనదా? 🧐 ఈ సమస్య మీ తల గోకడం మానేయవచ్చు, ప్రత్యేకించి ముడి డేటా నిర్ధారించినప్పుడు వెలికితీత.గ్రేడ్ కాలమ్ అర్థవంతమైన విలువలను కలిగి ఉంది.

ఈ వైరుధ్యం మీకు సమాధానం తెలిసిన గది నుండి లాక్ చేయబడినట్లు అనిపించవచ్చు. అనేక మంది గ్రాఫానా వినియోగదారులు డేటాను సమూహపరచేటప్పుడు ఇటువంటి సవాళ్లను ఎదుర్కొంటారు, కొన్ని నిలువు వరుసలు ఎందుకు సజావుగా పనిచేస్తాయి, మరికొన్ని అలా చేయవు. అస్థిరత వర్క్‌ఫ్లోలకు అంతరాయం కలిగించవచ్చు మరియు క్లిష్టమైన అంతర్దృష్టులను ఆలస్యం చేస్తుంది.

నేను మొదట ఈ సమస్యను ఎదుర్కొన్నప్పుడు, నేను ట్రబుల్షూటింగ్, నిలువు వరుసలను సరిపోల్చడం మరియు డేటాను ధృవీకరించడం కోసం గంటలు గడిపాను. అటువంటి చమత్కారాలు తరచుగా సూక్ష్మమైన కాన్ఫిగరేషన్ వివరాలు లేదా గ్రాఫానా డేటా మోడల్‌ని ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తుంది అనే తేడాలకు వస్తాయని నేను ఆశ్చర్యపోయాను. ఈ సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా సమయం మరియు నిరాశను ఆదా చేస్తుంది.

ఈ గైడ్‌లో, మేము ఈ సమస్యకు గల కారణాలను అన్వేషిస్తాము మరియు Grafanaలో మీ డేటాను అర్థం చేసుకోవడంలో మీకు సహాయపడటానికి చర్య తీసుకోగల పరిష్కారాలను అందిస్తాము. మీరు అనుభవజ్ఞుడైన విశ్లేషకుడి అయినా లేదా ఇప్పుడే ప్రారంభించినా, "డేటా లేదు"ని చర్య తీసుకోదగిన అంతర్దృష్టులుగా మార్చడంలో ఈ బ్రేక్‌డౌన్ మీకు సహాయం చేస్తుంది. 🚀

ఆదేశం	ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ
pandas.DataFrame()	డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టిస్తుంది, ఇది పైథాన్‌లో టేబుల్ లాంటి డేటా నిర్మాణం. ఇది నిర్మాణాత్మక ఆకృతిలో ముడి డేటాను లోడ్ చేయడానికి మరియు మార్చడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
isnull()	డేటాఫ్రేమ్ నిలువు వరుసలో శూన్యమైన లేదా తప్పిపోయిన విలువల కోసం తనిఖీ చేస్తుంది. లో అసమానతలను గుర్తించడానికి ఉపయోగిస్తారు వెలికితీత.గ్రేడ్ కాలమ్.
groupby()	పేర్కొన్న నిలువు వరుస ద్వారా డేటాను సమూహపరుస్తుంది మరియు ప్రతి సమూహంలోని విలువలను సంక్షిప్తం చేయడం లేదా సగటు చేయడం వంటి మొత్తం కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తుంది.
to_json()	డేటాఫ్రేమ్‌ను JSON ఫైల్‌కి ఎగుమతి చేస్తుంది, ఇది విజువలైజేషన్ కోసం గ్రాఫానాలోకి దిగుమతి చేసుకోవచ్చు. గ్రాఫానా అవసరాలతో డేటా అనుకూలతను నిర్ధారించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
reduce()	శ్రేణి ద్వారా పునరావృతం చేయడానికి మరియు గ్రూపింగ్ మరియు సమ్మింగ్ విలువలు వంటి సంచిత ఆపరేషన్ చేయడానికి ఉపయోగించే JavaScript ఫంక్షన్.
Object.entries()	వస్తువు యొక్క కీ-విలువ జతలను శ్రేణుల శ్రేణిగా మారుస్తుంది. సమూహ డేటాను చార్ట్-స్నేహపూర్వక ఆకృతిలోకి మార్చడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది.
unittest.TestCase	సమూహ కార్యాచరణ వంటి బ్యాకెండ్ సొల్యూషన్‌ల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ధృవీకరించడానికి యూనిట్ పరీక్షలను రూపొందించడానికి పైథాన్ క్లాస్ ఉపయోగించబడుతుంది.
assertIn()	జాబితా లేదా డేటాఫ్రేమ్ ఇండెక్స్‌లో నిర్దిష్ట అంశం ఉందో లేదో తనిఖీ చేస్తుంది. సమూహ డేటా అంచనా విలువలను కలిగి ఉండేలా యూనిట్ పరీక్షలలో ఉపయోగించబడుతుంది.
orient="records"	కోసం ఒక వాదన to_json() అవుట్‌పుట్ JSON ఫైల్‌లో డేటాను ఎలా నిర్వహించాలో పేర్కొనే ఫంక్షన్. ఇది గ్రాఫానాతో డేటాను అనుకూలించేలా చేస్తుంది.
console.log()	జావాస్క్రిప్ట్‌లోని బ్రౌజర్ కన్సోల్‌కు సందేశాలు లేదా వేరియబుల్‌లను అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది. విజువలైజేషన్‌కు ముందు సమూహ డేటాను డీబగ్గింగ్ చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది.

గ్రాఫానాలో "నో డేటా" వెనుక మిస్టరీని విప్పుతోంది

పైథాన్-ఆధారిత బ్యాకెండ్ స్క్రిప్ట్ గ్రాఫానా యొక్క "నో డేటా" సమస్యను పరిష్కరించడంలో కీలకమైన అంశాన్ని సూచిస్తుంది: ముడి డేటా యొక్క సమగ్రతను ధృవీకరించడం. స్క్రిప్ట్ a లోకి డేటాను లోడ్ చేస్తుంది పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్, డేటా మానిప్యులేషన్ కోసం శక్తివంతమైన సాధనం. ఉపయోగించడం ద్వారా isnull() ఫంక్షన్, ఇది లో తప్పిపోయిన విలువలు లేవని నిర్ధారిస్తుంది వెలికితీత.గ్రేడ్ కాలమ్. ఈ దశ చాలా ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే ఒక శూన్య విలువ కూడా సమూహ కార్యకలాపాలు విఫలం కావచ్చు. ఉదాహరణకు, కొన్ని గ్రేడ్‌లు తప్పిపోయిన విక్రయాల నివేదికను సిద్ధం చేయడాన్ని ఊహించండి-దీనిని ముందస్తుగా ధృవీకరించడం వలన గంటల కొద్దీ డీబగ్గింగ్ ఆదా అవుతుంది. 😊

తరువాత, స్క్రిప్ట్ ఉపయోగిస్తుంది సమూహం ద్వారా () ద్వారా డేటాను సమూహపరచడానికి ఫంక్షన్ వెలికితీత.గ్రేడ్ నిలువు వరుస మరియు మొత్తాన్ని ఉపయోగించి ఫలితాలను సమగ్రం చేస్తుంది. ఈ ఆపరేషన్ మీ ప్యాంట్రీలోని వస్తువులను మీ వద్ద ఎంత ఉందో చూడటానికి వర్గం వారీగా క్రమబద్ధీకరించడానికి సమానంగా ఉంటుంది. ఉపయోగించి సమూహ డేటాను JSONకి ఎగుమతి చేయడం ద్వారా to_json(), ఇది గ్రాఫానా చదవడానికి సిద్ధంగా ఉన్న ఫైల్‌ను సృష్టిస్తుంది. ఓరియంట్="రికార్డ్స్" పరామితి యొక్క ఉపయోగం గ్రాఫానా ఫార్మాట్‌తో అనుకూలతను నిర్ధారిస్తుంది, డేటా విజువలైజేషన్ ప్రక్రియ అతుకులు లేకుండా చేస్తుంది.

JavaScript సొల్యూషన్ విశ్లేషణను ఫ్రంటెండ్‌కి తీసుకువెళుతుంది, డీబగ్గింగ్ మరియు డేటాను దృశ్యమానం చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది. పరపతి ద్వారా తగ్గించు(), స్క్రిప్ట్ ముడి డేటాను సమూహ మొత్తాలుగా ప్రాసెస్ చేస్తుంది, శ్రేణిని ఒకే వస్తువుగా సమర్ధవంతంగా ఘనీభవిస్తుంది. నిజ సమయంలో డేటా ప్రవహించే డైనమిక్ పరిసరాలకు ఈ పద్ధతి సరైనది. అదనంగా, సమూహ డేటా ఉపయోగించి రూపాంతరం చెందుతుంది Object.entries(), చార్ట్‌లు లేదా ఇతర విజువలైజేషన్ సాధనాల కోసం దీన్ని సిద్ధం చేస్తోంది. నెలవారీ ఖర్చులను పై చార్ట్‌గా విభజించే చిత్రం-డేటా యొక్క స్పష్టమైన అవలోకనానికి ఈ దశ అవసరం.

చివరగా, పైథాన్ ఏకపరీక్ష మాడ్యూల్ బ్యాకెండ్ యొక్క విశ్వసనీయతను ధృవీకరిస్తుంది. వంటి విధులు నిశ్చయించు () సమూహం చేయబడిన డేటాలో "గ్రేడ్ 1" వంటి ఆశించిన సమూహ కీలు కనిపిస్తున్నాయని నిర్ధారించుకోండి. ఈ యూనిట్ పరీక్షలు భద్రతా వలయంగా పనిచేస్తాయి, స్క్రిప్ట్ అనుకున్న విధంగా పనిచేస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది. మీరు బృందం కోసం ట్రబుల్షూట్ చేస్తున్నా లేదా వాటాదారులకు సమర్పించినా, పరీక్ష మీ పరిష్కారం పటిష్టమైనదని విశ్వాసాన్ని ఇస్తుంది. 🚀 ఈ స్క్రిప్ట్‌లు మరియు సాధనాలను కలపడం ద్వారా, వినియోగదారులు "నో డేటా" సమస్య యొక్క మూల కారణాలను గుర్తించి, పరిష్కరించగలరు, సాంకేతిక తలనొప్పులను చర్య తీసుకోదగిన అంతర్దృష్టులుగా మార్చవచ్చు.

గ్రాఫానాలో "నో డేటా" నిర్ధారణ: బ్యాక్-ఎండ్ సొల్యూషన్‌లను అన్వేషించడం

గ్రాఫానా సమూహ సమస్యను డీబగ్గింగ్ చేయడానికి మరియు పరిష్కరించడానికి పైథాన్ ఆధారిత బ్యాకెండ్ స్క్రిప్ట్‌ని ఉపయోగించడం

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")

గ్రాఫానాలో "నో డేటా" నిర్ధారణ: ఫ్రంట్-ఎండ్ డీబగ్గింగ్ మరియు సొల్యూషన్స్

గ్రాఫానాలో గ్రూపింగ్ డేటాను డీబగ్ చేయడానికి మరియు దృశ్యమానం చేయడానికి JavaScriptని ఉపయోగించడం

// 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);

పరిష్కారాలను పరీక్షించడం మరియు ధృవీకరించడం

బ్యాకెండ్ సొల్యూషన్ కోసం పైథాన్ యూనిట్ పరీక్షలు

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()

గ్రాఫానాలో డేటా మోడల్ మరియు క్వెరీ కాన్ఫిగరేషన్ చిరునామా

గ్రాఫానాలో "నో డేటా" సమస్యను పరిష్కరించడంలో ఒక కీలకమైన అంశం ఏమిటంటే, దాని డేటా మోడల్‌లు మీ ప్రశ్నలతో ఎలా పరస్పర చర్య చేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం. గ్రాఫానా విజువలైజేషన్‌లు బలమైన మరియు సరిగ్గా నిర్మాణాత్మకమైన డేటా సోర్స్‌పై ఆధారపడి ఉంటాయి. ఉంటే వెలికితీత.గ్రేడ్ కాలమ్ సమస్యలను కలిగిస్తుంది, ఇది డేటా ఎలా ఇండెక్స్ చేయబడింది లేదా ప్రశ్న ఎలా రూపొందించబడింది అనే వ్యత్యాసాల వల్ల కావచ్చు. ఉదాహరణకు, కాలమ్ మీ డేటాబేస్‌లో డైమెన్షన్‌గా సరిగ్గా సెట్ చేయబడిందని మరియు డేటా రకం గ్రాఫానా అంచనాలకు సరిపోతుందని నిర్ధారించుకోండి.

మరొక పరిశీలన గ్రాఫానా యొక్క పరివర్తన మరియు వడపోత సామర్థ్యాలు. కొన్నిసార్లు, ముందుగా అన్వయించబడిన ఫిల్టర్‌లు లేదా రూపాంతరాలు కొన్ని అడ్డు వరుసలను అనుకోకుండా మినహాయించవచ్చు. ఉదాహరణకు, క్యాపిటలైజేషన్ లేదా వైట్‌స్పేస్ అసమానతల కారణంగా అనుకోకుండా నిర్దిష్ట గ్రేడ్‌లను మినహాయించే ఫిల్టర్ స్థానంలో ఉంటే, మీరు ముడి డేటా ఉనికిలో ఉన్నప్పటికీ "డేటా లేదు" అని చూడవచ్చు. అంతర్లీన ప్రశ్న ఫలితాలను పరిశీలించడానికి గ్రాఫానాలోని "ఇన్‌స్పెక్ట్" ఫీచర్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా ఎల్లప్పుడూ ఫిల్టర్‌లను ధృవీకరించండి.

చివరగా, గ్రాఫానాలోని సమయ పరిధి మరియు డేటా టైమ్‌స్టాంప్ ఫార్మాట్ మధ్య అసమతుల్యత ఈ సమస్యకు దారితీయవచ్చు. మీ డేటా ప్రామాణికం కాని టైమ్ జోన్‌ని ఉపయోగిస్తుందనుకుందాం లేదా డేటా తీసుకోవడంలో జాప్యాలను కలిగి ఉందనుకోండి. ఆ సందర్భంలో, గ్రాఫానా విజువలైజేషన్‌ని సరిగ్గా సమలేఖనం చేయకపోవచ్చు. సహోద్యోగి ఒకసారి వాతావరణ పర్యవేక్షణ ప్రాజెక్ట్ యొక్క ఉదాహరణను పంచుకున్నారు, ఇక్కడ డేటా టైమ్‌స్టాంప్‌లు సమకాలీకరించబడలేదు, ఇది గణనీయమైన గందరగోళానికి కారణమైంది. సరైన సింక్రొనైజేషన్ మరియు క్వెరీయింగ్ పద్ధతులను నిర్ధారించడం వలన ట్రబుల్షూటింగ్‌లో గంటల తరబడి ఆదా అవుతుంది. 🌐

గ్రాఫానాలో సమూహ సమస్యలను పరిష్కరించడం: తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

గ్రూపింగ్ చేసేటప్పుడు గ్రాఫానా "నో డేటా" ఎందుకు చూపుతుంది?
ప్రశ్నించిన నిలువు వరుస నచ్చితే గ్రాఫానా "డేటా లేదు" చూపవచ్చు extraction.grade, శూన్య విలువలు లేదా ఫార్మాటింగ్ అసమానతలు ఉన్నాయి. తప్పిపోయిన లేదా తప్పుగా అమర్చబడిన డేటా కోసం డేటాబేస్ను తనిఖీ చేయండి.
నా ప్రశ్న సరైనదేనా అని నేను ఎలా ధృవీకరించగలను?
మీ ప్రశ్న యొక్క అసలైన ఫలితాలను వీక్షించడానికి గ్రాఫానాలో "పరిశీలించు" లక్షణాన్ని ఉపయోగించండి. అదనంగా, ఫలితాలను ధృవీకరించడానికి SQL లేదా డేటా సోర్స్ ప్రశ్నను నేరుగా అమలు చేయండి.
ఫిల్టర్‌లు డేటా మినహాయింపుకు కారణమైతే నేను ఏమి చేయాలి?
గ్రాఫానా క్వెరీ బిల్డర్‌లో ఫిల్టర్‌లను తీసివేయండి లేదా సర్దుబాటు చేయండి. వంటి ఫీల్డ్‌లలో కేస్-సెన్సిటివిటీ లేదా అదనపు ఖాళీల కోసం చూడండి extraction.grade.
సమయ శ్రేణి తప్పుగా అమర్చడం వల్ల సమస్యలు తలెత్తవచ్చా?
అవును, మీ గ్రాఫానా డ్యాష్‌బోర్డ్ సమయ పరిధి మీ డేటా సోర్స్‌లోని టైమ్‌స్టాంప్ ఫార్మాట్‌తో సరిపోలుతుందని నిర్ధారించుకోండి. ఉదాహరణకు, అవసరమైతే యుగ సమయాన్ని ఉపయోగించండి.
గ్రాఫానాలో సాధారణ డీబగ్గింగ్ సాధనాలు ఏమిటి?
గ్రాఫానా ముడి డేటా మరియు ప్రశ్న అవుట్‌పుట్‌ల కోసం "ఇన్‌స్పెక్ట్" వంటి సాధనాలను అందిస్తుంది మరియు మీరు వీటిని ఉపయోగించవచ్చు group by విజువలైజేషన్ కోసం వివిధ కొలతలు పరీక్షించడానికి ఫీచర్.

గ్రాఫానా గ్రూపింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కీలక ఉపాయాలు

గ్రాఫానాలో "డేటా లేదు" సమస్యను పరిష్కరించడానికి తరచుగా మీ డేటా ఎలా ప్రశ్నించబడింది మరియు ఫార్మాట్ చేయబడింది అనేదానిని పరిశోధించడం అవసరం. ధృవీకరించడం ద్వారా ప్రారంభించండి వెలికితీత.గ్రేడ్ శూన్య విలువలు, ఫార్మాటింగ్ లోపాలు లేదా ఊహించని ఫిల్టర్‌ల కోసం నిలువు వరుస. ఈ చిన్న తప్పుడు అమరికలు గణనీయమైన ప్రదర్శన సమస్యలను కలిగిస్తాయి. 😊

అంతేకాకుండా, మీ సమయ పరిధులు, ప్రశ్న నిర్మాణాలు మరియు డేటా సోర్స్ కాన్ఫిగరేషన్‌లు సరిగ్గా సమలేఖనం అయ్యాయని నిర్ధారించుకోండి. ఈ సర్దుబాట్లతో, మీరు గ్రాఫానా యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయవచ్చు మరియు నిర్ణయాలను సమర్థవంతంగా నడిపించే ఖచ్చితమైన, తెలివైన డాష్‌బోర్డ్‌లను సృష్టించవచ్చు.

గ్రాఫానా సమస్యల పరిష్కారానికి మూలాలు మరియు సూచనలు

గ్రాఫానా డేటా గ్రూపింగ్ మరియు ట్రబుల్షూటింగ్‌పై వివరాలు అధికారిక గ్రాఫానా డాక్యుమెంటేషన్ నుండి సూచించబడ్డాయి. మరింత సమాచారం కోసం, సందర్శించండి గ్రాఫానా డాక్యుమెంటేషన్ .
పైథాన్ డేటా మానిప్యులేషన్ సామర్థ్యాలపై అంతర్దృష్టులు దీని నుండి పొందబడ్డాయి పాండాలు డాక్యుమెంటేషన్ , ఇది విస్తృతమైన ఉదాహరణలు మరియు ఉత్తమ అభ్యాసాలను అందిస్తుంది.
జావాస్క్రిప్ట్ శ్రేణి నిర్వహణ పద్ధతులు మార్గదర్శకత్వంపై ఆధారపడి ఉన్నాయి MDN వెబ్ డాక్స్ .
పైథాన్‌లోని యూనిట్ టెస్టింగ్ వ్యూహాలు నుండి స్వీకరించబడ్డాయి పైథాన్ యూనిట్టెస్ట్ డాక్యుమెంటేషన్ .
వాస్తవ-ప్రపంచ గ్రాఫానా వినియోగ కేసు ఉదాహరణలు ఆన్‌లైన్ ఫోరమ్‌ల నుండి తీసుకోబడ్డాయి స్టాక్ ఓవర్‌ఫ్లో .

నిర్దిష్ట కాలమ్ ద్వారా క్రమబద్ధీకరించేటప్పుడు గ్రాఫానాలో 'నో డేటా' ఎందుకు కనిపిస్తుంది?