influxdata / influxdata/influxdb-client-python
query_data_frame returns a list of data frames
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- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 793
- Forks
- 186
- Ø Merge
- 3 Std. 2 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 1
Beschreibung
### Specifications
* Client Version: 1.36.1
* InfluxDB Version: 2.71
* Platform: Linux
### Code sample to reproduce problem
Push a series of data and get it back via API query
```
for i in range(0,600000):
temperatura += 1
point = (
Point("Postazione1")
.tag("TipoTest", 1)
.field("Temperatura", temperatura))
DBresponse = write_api.write(bucket=bucket, org=config.influx_org, record=point)
time.sleep(.01)
```
Then get back the data with API AND THE QUERY BELOW
```
from(bucket: “Bed1”)
|> range(start: 2023-06-22T14:10:36.106Z, stop: 2023-06-22T14:29:12.154Z)
|> filter(fn: (r) => r[“_measurement”] == “Postazione1”)
|> filter(fn: (r) => r[“TipoTest”] == “1”)
|> filter(fn: (r) => r[“_field”] == “Temperatura”)
|> aggregateWindow(every: 1s, fn: mean, createEmpty: false)
|> yield(name: “mean”)
|> pivot(rowKey:[“_time”], columnKey: [“_field”], valueColumn: “_value”)
|> keep(columns:[“_time”, “Temperatura”])
client = InfluxDBClient(url=influx_url, token=influx_token, org=influx_org, debug=False)
df = client.query_api().query_data_frame(org=influx_org, query=query)
```
For some reason, `df` is a list of, in my case, 2 data frames so I can access `df[0]` and `df[1]`
Why I got 2 data frames and not one?
### Expected behavior
Return a single data frame with all the data from my measure
### Actual behavior
Return two data frames
### Additional info
_No response_
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginnen Sie bei query_api().query_data_frame und reproduzieren Sie die bereitgestellte Flux-Abfrage mit dem bereitgestellten Python-Client-Beispiel. Vergleichen Sie die zurückgegebene Liste von DataFrames mit dem erwarteten einzelnen DataFrame und bestimmen Sie, welches Verhalten die Abfrage erzeugt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- databases
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100