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Expression 機能は、既存の Query を加工して新しい Query を作成する機能です。

利用できる加工方法は以下のとおりです。なお、加工方法によって、データの個数が変わります。

四則演算と関数を利用する (Math)

既存の Query に対して、四則演算 (+、-、*、/) や関数 (abs()、log() など) を利用して、新しい Query を作成できます。

摂氏 (°C) から華氏 (°F) に変換して新しい Query を作成する例

たとえば、摂氏 (°C) で保存されている温度データを、Panel では華氏 (°F) で表示できます。

1. Time series の Panel を作成し、「A」という名前の Query を作成します。

   Query A に、サンプルデータソース (Demo) の Device-1 の temperature を指定します。

   

   この「A」が摂氏 (°C) で保存されている温度データです。計算対象の Query です。

2. [＋Expression] をクリックします。

   

   「B」という名前の Expression が作成されます。

3. 以下の項目を設定します。

   項目	説明
   [Operation]	「Math」を選択します。
   [Expression]	摂氏 (°C) を、華氏 (°F) に変換する計算式 (${A} * 1.8 + 32) を入力します。${A} は、手順 1 で作成した、計算対象の Query の名前です。[Expression] で利用できる数字、演算子、関数については、Math の [Expression] で利用できる表現について を参照してください。

   

   華氏 (°F) のグラフが追加されます。

4. Query「A」の [ (Disable/enable query)] をクリックします。

   

   摂氏 (°C) のグラフが非表示になり、華氏 (°F) のグラフだけが表示されます。

   

Math の [Expression] で利用できる表現について

[Expression] に入力できる数値 (定数)、Query の参照、演算子、関数を紹介します。

数字 (定数)

数字は、10 進数、8 進数、16 進数、指数、符号などがサポートされています。

Query のデータ

Query の名前を指定すると、Query のデータを利用できます。たとえば、Query「Temp query」のデータを利用する場合は、${Temp query} を入力します。

演算子

利用できる演算子は、以下のとおりです。

関数

代表的な関数は、以下のとおりです。

代表値を利用する (Reduce)

既存の Query の Dashboard で表示する時間範囲 または Panel ごとに表示する時間範囲 における代表値を、新しい Query として作成できます。代表値として、以下の項目を利用できます。

たとえば、定期的に送信される温度データの平均値 (Mean) を、Stat に表示できます。

1. 以下の 2 つの Panel を作成し、どちらにも「A」という名前の Query を作成します。

   どちらの Panel にも Query A に、サンプルデータソース (Demo) の Device-1 の temperature を指定します。

   • Time series
   • Stat

   

   Stat の Query「A」が計算対象の Query です。手順 3 の [Input] で選択します。

2. Stat の Panel のタイトル → [Edit] の順にクリックして、[＋Expression] をクリックします。

   

   「B」という名前の Expression が作成されます。

3. 以下の項目を設定します。

   項目	説明
   [Operation]	「Reduce」を選択します。
   [Function]	「Mean」を選択します。
   [Input]	「A」を選択します。「A」は手順 1 で作成した、計算対象の Query です。
   [Mode]	計算対象の Query に数値以外のデータが含まれていた場合の計算方法を選択します。 Stict: 計算結果を NaN (Not a Number) にします。 Drop Non-numeric Values: 計算できないデータは無視して計算します。 Replace Non-numeric Values: 計算できないデータは、任意の値に置き換えて計算します。

   

4. [ (Refresh dashboard)] をクリックします。

   

   平均値が表示されます。

5. Query「A」の をクリックします。

   

   「A」の値が非表示になり、平均値だけが表示されます。

6. [Apply] をクリックします。

   

   Dashboard に戻ります。

   

再集計する (Resample)

既存の Query を任意の時間間隔 (例: 10 分) で再集計して、新しい Query として作成できます。再集計する方法は、最小値、最大値、平均、合計から選択できます。値が存在しない場合に補うこともできます。たとえば、定期的に送信される温度データに対して、10 分ごとの平均値 (Mean) のグラフを表示できます。

1. Time series の Panel を作成し、「A」という名前の Query を作成します。

   Query A に、サンプルデータソース (Demo) の Device-1 の temperature を指定します。

   

   この「A」が計算対象の Query です。

   ここでは、[Standard options] → [Color scheme] で「Red-Yellow-Green (by value)」を選択して、グラフの色を赤系にしています。

2. [＋Expression] をクリックします。

   

   「B」という名前の Expression が作成されます。

3. 以下の項目を設定します。

   項目	説明
   [Operation]	「Resample」を選択します。
   [Input]	「A」を選択します。「A」は手順 1 で作成した、計算対象の Query です。
   [Resample to]	再集計する時間間隔 (10m) を入力します。単位の文字として、s (秒)、m (分)、h (時間)、d (日) を利用できます。
   [Downsample]	「Mean」を選択します。
   [Upsample]	[Resample] で指定した時間間隔にデータが含まれていない場合の値を選択します。 pad: 直前の値を利用します。 backfilling: 直後の値を利用します。 fillna: NaN (Not a Number) にします。

   

4. [ (Refresh dashboard)] をクリックします。

   

   10 分ごとの平均値のグラフが追加されます。

5. Query「A」の をクリックします。

   

   「A」の値が非表示になり、10 分ごとの平均値のグラフだけが表示されます。

   

真偽値を利用する (Classic condition)

既存の Query の Dashboard で表示する時間範囲 における値から、以下の定義済みの関数を利用して取得した真偽値 (条件を満たす場合に 1 になり、条件を満たさない場合に 0 になる) を、新しい Query として作成できます。

• 1 行目の [WHEN] では、以下の項目を選択します。

  項目	説明
  avg()	平均値を計算します。
  min()	最小値を計算します。
  max()	最大値を計算します。
  sum()	合計値を計算します。
  count()	データの個数を数えます。
  last()	最終値を取得します。
  median()	中央値を取得します。中央値は、データを並べたときに中央にあるデータです。たとえば、7 個のデータが存在する場合は、4 番目のデータを取得できます。また、8 個のデータが存在する場合は、4 個目のデータと 5 個目のデータの平均値を取得できます。
  diff()	最終値 - 最初値 を計算します。
  diff_abs()	最終値 - 最初値 の絶対値を計算します。
  percent_diff()	最初値から最終値までに増減した割合 (%) を計算します。たとえば、最初値が 26.92、最終値が 26.51 の場合、(26.92 / (26.51 - 26.92)) * 100 の値 (-1.55) が評価されます。
  percent_diff_abs()	最初値から最終値までに増減した割合 (%) の絶対値を計算します。たとえば、最初値が 26.92、最終値が 26.51 の場合、(26.92 / (26.51 - 26.92)) * 100 の絶対値 (1.55) が評価されます。
  count_non_null()	null を除いたデータの個数を数えます。

• 1 行目の [OF] では、Query または Expression を選択します。

• 2 行目の設定では、[WHEN] と [OF] で選択した内容に従って計算した値が、どのような条件のときに 1 にするかを設定します。

たとえば、以下のように設定すると、定期的に送信される温度データの平均値 (Mean) が、20 °C を超えたら 1 を表示できます。

1. Stat の Panel を作成し、「A」という名前の Query を作成します。

   Query A に、サンプルデータソース (Demo) の Device-1 の temperature を指定します。

   

   この「A」が計算対象の Query です。次に、Stat の数値を平均値に変更します。

   ここでは、[Standard options] → [Color scheme] で「Blue-Purple (by value)」を選択して、グラフの色を青系にしています。

2. [All] をクリックし、[Value options] → [Calculation] で「Mean」を選択します。

   

   Query「A」のグラフと平均値が表示されます。

3. [＋Expression] をクリックします。

   

   「B」という名前の Expression が作成されます。

4. 以下の項目を設定します。

   項目	説明
   [Operation]	「Classic condition」を選択します。
   [Conditions]	[WHEN] で「avg()」を選択します。 [OF] で「A」を選択します。「A」は手順 2 で作成した、計算対象の Query です。 [IS ABOVE] (より大きい) が表示されていることを確認して「20」を入力します。 [OF] で Expression を選択しないでください [OF] では、計算対象の Query を選択してください。Expression を選択すると、エラーが発生します。

   

5. [ (Refresh dashboard)] をクリックします。

   

   Query「A」の平均値が「20」より大きい場合は 1 が表示されます。それ以外の場合は 0 が表示されます。

   

しきい値を利用する (Threshold)

既存の Query の値が指定した範囲に含まれるかどうかを表す真偽値 (値が指定した値、または範囲に含まれる場合に 1 になり、そうでない場合に 0 になる) を、新しい Query として作成できます。

以下のような Time series を作成できます。この Panel は、緑 (temperature) が 19.5 より大きい値のときは、黄色い円がグラフの上部に表示される仕組みです。しきい値の 19.5 を青い線で表現しています。