如何解决Flux 移除尖峰 - quantile() 访问其 _value
我正在编写过滤器来消除数据集中的尖峰（用于可视化）。可以在变化中写这个吗？基于分位数进行比较，即从数据集计算并应用于过滤器。
data = from(bucket: "meteo")
|> range(start: v.timeRangeStart,stop:v.timeRangeStop)
|> filter(fn: (r) =>
r._measurement == "BREB" and
r._field == "TA_1_1_1" and
r.location == "RUT"
)
|> aggregateWindow(
every: 10m,fn: mean)
quantUp = data
|> quantile(
q: 0.95,method: "exact_mean"
)
quantLo = data
|> quantile(
q: 0.05,method: "exact_mean"
)
这是问题（第一行）：
range_q = quantUp-quantLo
range_q_abs = math.abs(x:range_q)
low = quantLo - range_q_abs * 0.1
up = quantUp + range_q_abs * 0.1
并应用过滤器...
data
|> filter(fn: (r) =>
r._value < up and
r._value > low
)
Flux 总是返回比较或类型错误 quantUp/quantLo
- expected float but found [A] or
- expected {A with _value:B} but found [C]
如何访问分位数浮点值？
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。