influxdb-python

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InfluxDBとPythonの相互作用に関する次の問題があります。 InfluxDBはWindows 7マシンにインストールされています。また、AWS ubuntuマシンのドッカーコンテナにInfluxDBがインストールされています。 InfluxDBポートをAWSマシンからローカルのWindowsマシンに転送しました。はその後、私は次のようにInfluxDB-Sの両方に接続しようとしたPyt

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Influxdb 2個の測定値からの値を照会し、合計値をSUM（）を使用

select SUM(value) from /measurment1|measurment2/ where time > now() - 60m and host = 'hostname' limit 2; 名：measurment1 time sum ---- --- 1505749307008583382 4680247 名：measurment2 time

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csvデータをPythonからinfluxdbにインポートする

これはほぼ確実に尋ねられました。 .csvファイルでは、次のようなデータがあります。timeseriesデータには、見出しを持っていませんが、これは異なるフィールドが何であるかです：date,time,open,high,low,close,volume,0 2017-09-22,21:50:00,131.36,131.415,131.35,131.39,78489,0 2017-09-22,2

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Influxdb特定のシャードのデータを選択

特定のシャードのデータを選択するために流入のCLIから何らかの形で可能かどうかを知りたいと思います。私は2つのタイムスタンプ内でシリーズを選択することも考えましたが、私はまだどのように見つけていません。どんな入力をいただければ幸いですか、ありがとうございます。

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変数を照会して、それをinfluxdbの値と比較したい

ここにコードがあります。ユーザーが入力した値はPOST_USERNAME & POST_PASSWORDに格納されています。これをdbの値と比較して印刷します。 @app.route('/') def log(): if not session.get('logged_in'): return render_template('login.html') else:

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ファンダスDF with tags with influxdb

私はこれを持っています[3526 rows x 5 columns] DF、col0は時間です、col1-col3はタグであり、col4は私の値です。 0 1 2 3 4 0 2017-09-29 22:41:51 10.2.95.5 C1195_LF470_SARF 0.0.1.1 11993 1 2017-09-29 22:41:37 10.2.52.7

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json出力をLine形式に変換する方法

カスタムメトリック（json出力）をInfluxDBに送信しようとしていますが、Lineプロトコルに変換するために使用できるプラグインやサンプルスクリプトはありますか？

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トラブル私はInfluxDBに非常に大きなCSVファイルを挿入しようとしているとPythonでそのように挿入していますPythonの

を使用したデータフレームの中へInfluxDBを挿入： influx_pd = influxdb.DataFrameClient(host, port, user, password, db, verify_ssl=False) for frame in pd.read_csv(infile, chunksize=batch_count): frame.set_index(pd.Da

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InfluxDB DataFrameClient KeyError：83

私は、ある時間範囲のデータを流入させるために必要なプロセス用のやや自動化されたクエリビルダを構築しています。その目的のために、時間をかけてフィルタリングする必要があります。つまり、クエリにエポックミリ秒の文字列が必要です。このコードは、次のエラーをスローします。 import pandas as pd ts = pd.Timestamp(pd.Timestamp('now', tz='US/P

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PythonとInfluxDBの違いによるUnixエポック時間の違いの理解

私はInfluxDB内で測定項目の隣に表示されているのと同じUnixエポック時間を生成する方法を見つけようとしています。私はすべてのテストで同じ日付と時刻を使用しようとしていますと言ってみましょう： 1491030000000000000 ：私はInfluxDBで測定を閲覧 April 01, 2017 at 2:00AM CDT 場合は、私のようなタイムスタンプを参照してください私は