Flux 移除尖峰 - quantile() 访问其 _value

问题描述

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？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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