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使用json_normalize从opentsdb导入时间序列

是一种将opentsdb中的时间序列数据导入到Python中进行处理的方法。json_normalize是pandas库中的一个函数,可以将嵌套的JSON数据规范化为扁平的表格形式。

具体步骤如下:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
import json
  1. 从opentsdb获取时间序列数据:
代码语言:txt
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# 假设从opentsdb获取的原始数据为response
response = [
    {
        "metric": "temperature",
        "tags": {
            "location": "room1"
        },
        "timestamp": 1634567890,
        "value": 25.5
    },
    {
        "metric": "temperature",
        "tags": {
            "location": "room2"
        },
        "timestamp": 1634567900,
        "value": 26.2
    }
]
  1. 将response转换为JSON字符串:
代码语言:txt
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json_str = json.dumps(response)
  1. 使用json_normalize将JSON字符串转换为DataFrame:
代码语言:txt
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df = pd.json_normalize(json.loads(json_str))
  1. 查看转换后的DataFrame:
代码语言:txt
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print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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       metric tags.location   timestamp  value
0  temperature         room1  1634567890   25.5
1  temperature         room2  1634567900   26.2

通过以上步骤,我们成功地将opentsdb中的时间序列数据导入到了Python的DataFrame中,方便后续的数据处理和分析。

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