在 Google-云库中处理时间序列数据
Manipulating Time Series data in Google-cloud library
我正在尝试使用 Google-Cloud Python 库从自定义 Stackdriver 指标获取数据,但除了将其作为 pandas 数据框返回之外,我无法获取我需要的值。
例如查询,看起来像:
query = client.query(metric_type, minutes=5)
当使用 pandas returns 时是这样的:
resource_type l7_lb_rule
project_id my_id
backend_name
backend_zone
forwarding_rule_name foo-http foo-https
instance_group_name
matched_url_path_rule
target_proxy_name foo-target-1 foo-https-060417
target_proxy_type
url_map_name foo foo
log requests requests
2017-06-26 15:43:06.750 26 25
但我不确定如何操作它来获得我需要的值,这些值基本上是 http 和 https 请求的数量(我想将这些求和)。
例如,如果我要使用 iterrows()
,我该如何过滤它以便显示我需要的数据?
或者也许将其显示为数据框不是我应该做的,我只是看不出还有什么方法可以使用这个库来获取这些数据。
提前致谢
我决定完全避免使用数据帧,只是遍历时间序列对象以提取我需要的值。
我正在尝试使用 Google-Cloud Python 库从自定义 Stackdriver 指标获取数据,但除了将其作为 pandas 数据框返回之外,我无法获取我需要的值。
例如查询,看起来像:
query = client.query(metric_type, minutes=5)
当使用 pandas returns 时是这样的:
resource_type l7_lb_rule
project_id my_id
backend_name
backend_zone
forwarding_rule_name foo-http foo-https
instance_group_name
matched_url_path_rule
target_proxy_name foo-target-1 foo-https-060417
target_proxy_type
url_map_name foo foo
log requests requests
2017-06-26 15:43:06.750 26 25
但我不确定如何操作它来获得我需要的值,这些值基本上是 http 和 https 请求的数量(我想将这些求和)。
例如,如果我要使用 iterrows()
,我该如何过滤它以便显示我需要的数据?
或者也许将其显示为数据框不是我应该做的,我只是看不出还有什么方法可以使用这个库来获取这些数据。
提前致谢
我决定完全避免使用数据帧,只是遍历时间序列对象以提取我需要的值。