在Flux中对稀疏数据计算日均变化值

我每隔约1个月向一个bucket手动录入一次数据，希望计算录入数值的**每日变化（日均变化）**并在图表中展示。目前用difference()算子得到的结果只是两次录入值的差值，因为算子依赖数据密度，没法得到日均变化。想找合适的方法实现：取两次录入值的差值，再除以两者间隔的天数。

当前使用的黄色线条计算代码：

from(bucket: "manual-data")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "meter")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> difference()

要计算日均变化，你需要先获取相邻数据点的时间差，再用差值除以天数。可以用elapsed()算子计算时间间隔，再结合map()来完成计算：

from(bucket: "manual-data")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "meter")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  // 计算相邻录入值的差值
  |> difference()
  // 计算相邻数据点的时间间隔，单位为天
  |> elapsed(unit: 1d)
  // 用差值除以天数得到日均变化，重命名字段便于识别
  |> map(fn: (r) => ({ r with _value: r._value / r.elapsed, _field: "daily_avg_change" }))

关键逻辑说明： #

• elapsed(unit: 1d)：计算当前数据点与前一个点的时间间隔，结果以天为单位存入新增的elapsed字段
• map()：将差值（_value）除以时间间隔（elapsed），得到日均变化值，同时重命名字段方便图表展示
• 如果希望图表在非录入日也能连续展示日均变化，可以追加|> fill(usePrevious: true)，让非录入日沿用前一个日均变化值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tomrozb