0

This is my Data from the api from the looks of it, it is a list of list.

with ApiClient(configuration) as api_client:
api_instance = MetricsApi(api_client)
response = api_instance.query_metrics(
    _from=int(yesterday_start_dt.timestamp()),
    to=int(yesterday_end_dt.timestamp()),
    query="default_zero(sum:trace.servlet.request.hits{env:prd-main,service:api}.as_rate())",
)

result = response['series'][0]['pointlist']
print(result)

[[1648339200000.0, 1105.8433333333332], [1648339500000.0, 1093.3266666666666], [1648339800000.0, 1076.92], [1648340100000.0, 1059.5133333333333], [1648340400000.0, 1053.8966666666668], [1648340700000.0, 1041.2166666666667], [1648341000000.0, 1055.0533333333333], [1648341300000.0, 1037.8933333333334], [1648341600000.0, 1015.4], [1648341900000.0, 1003.3233333333334], [1648342200000.0, 1017.02], [1648342500000.0, 1017.7766666666666], [1648342800000.0, 1011.0333333333333], [1648343100000.0, 993.9366666666666], [1648343400000.0, 973.9733333333334], [1648343700000.0, 967.8433333333334], [1648344000000.0, 933.2166666666667], [1648344300000.0, 945.0833333333334], [1648344600000.0, 905.2166666666667], [1648344900000.0, 923.9966666666667], [1648345200000.0, 925.4633333333334], [1648345500000.0, 915.5533333333333], [1648345800000.0, 918.8966666666666], [1648346100000.0, 883.6], [1648346400000.0, 908.9166666666666], [1648346700000.0, 856.7333333333333], [1648347000000.0, 873.01], [1648347300000.0, 833.99], [1648347600000.0, 846.5466666666666], [1648347900000.0, 820.7833333333333], [1648348200000.0, 821.4633333333334], [1648348500000.0, 812.8633333333333], [1648348800000.0, 817.78], [1648349100000.0, 821.91], [1648349400000.0, 791.17], [1648349700000.0, 780.3066666666666], [1648350000000.0, 803.4633333333334], [1648350300000.0, 781.9033333333333], [1648350600000.0, 759.4933333333333], [1648350900000.0, 746.11], [1648351200000.0, 731.3133333333334], [1648351500000.0, 724.0533333333333], [1648351800000.0, 710.56], [1648352100000.0, 722.87], [1648352400000.0, 677.5266666666666], [1648352700000.0, 681.7833333333333], [1648353000000.0, 679.9233333333333], [1648353300000.0, 650.6466666666666], [1648353600000.0, 663.78], [1648353900000.0, 650.8133333333334], [1648354200000.0, 645.9133333333333], [1648354500000.0, 642.4566666666667], [1648354800000.0, 627.93], [1648355100000.0, 616.65], [1648355400000.0, 609.94], [1648355700000.0, 602.0733333333334], [1648356000000.0, 581.6133333333333], [1648356300000.0, 592.48], [1648356600000.0, 593.4], [1648356900000.0, 582.2633333333333], [1648357200000.0, 598.3766666666667], [1648357500000.0, 589.99], [1648357800000.0, 577.7433333333333], [1648358100000.0, 570.1733333333333], [1648358400000.0, 592.58], [1648358700000.0, 578.2533333333333], [1648359000000.0, 586.8833333333333], [1648359300000.0, 590.4033333333333], [1648359600000.0, 601.49], [1648359900000.0, 594.8], [1648360200000.0, 609.01], [1648360500000.0, 620.08], [1648360800000.0, 642.6466666666666], [1648361100000.0, 635.93], [1648361400000.0, 638.42], [1648361700000.0, 645.2], [1648362000000.0, 650.42], [1648362300000.0, 667.88], [1648362600000.0, 689.3666666666667], [1648362900000.0, 694.4433333333334], [1648363200000.0, 690.3933333333333], [1648363500000.0, 710.55], [1648363800000.0, 706.3], [1648364100000.0, 729.5], [1648364400000.0, 771.36], [1648364700000.0, 754.03], [1648365000000.0, 771.4866666666667], [1648365300000.0, 767.52], [1648365600000.0, 779.4133333333333], [1648365900000.0, 800.4266666666666], [1648366200000.0, 788.41], [1648366500000.0, 806.8666666666667], [1648366800000.0, 805.7466666666667], [1648367100000.0, 815.2433333333333], [1648367400000.0, 828.0833333333334], [1648367700000.0, 817.1966666666667], [1648368000000.0, 879.4733333333334], [1648368300000.0, 840.7933333333333], [1648368600000.0, 846.4266666666666], [1648368900000.0, 848.1266666666667], [1648369200000.0, 836.9066666666666], [1648369500000.0, 845.4966666666667], [1648369800000.0, 863.5033333333333], [1648370100000.0, 867.1866666666666], [1648370400000.0, 866.74], [1648370700000.0, 863.8066666666666], [1648371000000.0, 882.38], [1648371300000.0, 876.0233333333333], [1648371600000.0, 905.3366666666667], [1648371900000.0, 879.8066666666666], [1648372200000.0, 878.37], [1648372500000.0, 876.9333333333333], [1648372800000.0, 868.1533333333333], [1648373100000.0, 882.12], [1648373400000.0, 896.9233333333333], [1648373700000.0, 872.84], [1648374000000.0, 880.71], [1648374300000.0, 894.8066666666666], [1648374600000.0, 873.7266666666667], [1648374900000.0, 891.0033333333333], [1648375200000.0, 927.2433333333333], [1648375500000.0, 905.52], [1648375800000.0, 895.0233333333333], [1648376100000.0, 895.86], [1648376400000.0, 899.3133333333334], [1648376700000.0, 920.22], [1648377000000.0, 937.68], [1648377300000.0, 916.46], [1648377600000.0, 926.6833333333333], [1648377900000.0, 936.4366666666666], [1648378200000.0, 947.6133333333333], [1648378500000.0, 957.7133333333334], [1648378800000.0, 989.1133333333333], [1648379100000.0, 959.0766666666667], [1648379400000.0, 963.5133333333333], [1648379700000.0, 978.3466666666667], [1648380000000.0, 1017.78], [1648380300000.0, 989.7566666666667], [1648380600000.0, 1023.4633333333334], [1648380900000.0, 1033.7166666666667], [1648381200000.0, 1025.1933333333334], [1648381500000.0, 1045.8633333333332], [1648381800000.0, 1063.6133333333332], [1648382100000.0, 1078.45], [1648382400000.0, 1116.3866666666668], [1648382700000.0, 1098.9766666666667], [1648383000000.0, 1101.29], [1648383300000.0, 1127.6], [1648383600000.0, 1102.5233333333333], [1648383900000.0, 1140.84], [1648384200000.0, 1169.23], [1648384500000.0, 1158.6], [1648384800000.0, 1180.01], [1648385100000.0, 1190.43], [1648385400000.0, 1207.3733333333332], [1648385700000.0, 1212.7666666666667], [1648386000000.0, 1244.17], [1648386300000.0, 1245.3166666666666], [1648386600000.0, 1240.69], [1648386900000.0, 1270.33], [1648387200000.0, 1277.8033333333333], [1648387500000.0, 1270.5966666666666], [1648387800000.0, 1304.4266666666667], [1648388100000.0, 1295.6933333333334], [1648388400000.0, 1322.3066666666666], [1648388700000.0, 1351.41], [1648389000000.0, 1339.9566666666667], [1648389300000.0, 1353.2966666666666], [1648389600000.0, 1398.45], [1648389900000.0, 1378.21], [1648390200000.0, 1361.0933333333332], [1648390500000.0, 1404.0833333333333], [1648390800000.0, 1394.6466666666668], [1648391100000.0, 1391.1366666666668], [1648391400000.0, 1450.0], [1648391700000.0, 1438.97], [1648392000000.0, 1411.83], [1648392300000.0, 1432.8233333333333], [1648392600000.0, 1473.3966666666668], [1648392900000.0, 1491.0166666666667], [1648393200000.0, 1509.8766666666668], [1648393500000.0, 1488.6566666666668], [1648393800000.0, 1488.4933333333333], [1648394100000.0, 1511.4466666666667], [1648394400000.0, 1508.3566666666666], [1648394700000.0, 1507.8966666666668], [1648395000000.0, 1515.8633333333332], [1648395300000.0, 1517.3], [1648395600000.0, 1528.81], [1648395900000.0, 1546.1266666666668], [1648396200000.0, 1554.57], [1648396500000.0, 1584.0333333333333], [1648396800000.0, 1584.45], [1648397100000.0, 1590.4633333333334], [1648397400000.0, 1580.0066666666667], [1648397700000.0, 1596.3833333333334], [1648398000000.0, 1571.96], [1648398300000.0, 1583.8233333333333], [1648398600000.0, 1618.7033333333334], [1648398900000.0, 1588.12], [1648399200000.0, 1599.56], [1648399500000.0, 1604.1833333333334], [1648399800000.0, 1621.5666666666666], [1648400100000.0, 1598.98], [1648400400000.0, 1627.02], [1648400700000.0, 1612.7833333333333], [1648401000000.0, 1612.2433333333333], [1648401300000.0, 1572.89], [1648401600000.0, 1601.8933333333334], [1648401900000.0, 1612.5366666666666], [1648402200000.0, 1608.7266666666667], [1648402500000.0, 1594.4366666666667], [1648402800000.0, 1614.3366666666666], [1648403100000.0, 1649.0733333333333], [1648403400000.0, 1627.12], [1648403700000.0, 1644.9633333333334], [1648404000000.0, 1653.9033333333334], [1648404300000.0, 1636.6966666666667], [1648404600000.0, 1639.5733333333333], [1648404900000.0, 1627.3866666666668], [1648405200000.0, 1626.3733333333332], [1648405500000.0, 1616.7966666666666], [1648405800000.0, 1667.2933333333333], [1648406100000.0, 1637.0733333333333], [1648406400000.0, 1654.6366666666668], [1648406700000.0, 1673.9566666666667], [1648407000000.0, 1658.4466666666667], [1648407300000.0, 1650.6766666666667], [1648407600000.0, 1662.1933333333334], [1648407900000.0, 1686.9733333333334], [1648408200000.0, 1623.0433333333333], [1648408500000.0, 1630.2866666666666], [1648408800000.0, 1599.0466666666666], [1648409100000.0, 1624.8033333333333], [1648409400000.0, 1606.0333333333333], [1648409700000.0, 1594.15], [1648410000000.0, 1557.1333333333334], [1648410300000.0, 1630.6133333333332], [1648410600000.0, 1591.93], [1648410900000.0, 1579.5733333333333], [1648411200000.0, 1585.1466666666668], [1648411500000.0, 1565.6166666666666], [1648411800000.0, 1566.3366666666666], [1648412100000.0, 1544.1866666666667], [1648412400000.0, 1511.8166666666666], [1648412700000.0, 1525.2333333333333], [1648413000000.0, 1505.57], [1648413300000.0, 1462.9033333333334], [1648413600000.0, 1478.0733333333333], [1648413900000.0, 1460.76], [1648414200000.0, 1504.59], [1648414500000.0, 1460.3366666666666], [1648414800000.0, 1445.9366666666667], [1648415100000.0, 1410.0033333333333], [1648415400000.0, 1412.8466666666666], [1648415700000.0, 1364.8933333333334], [1648416000000.0, 1348.4], [1648416300000.0, 1338.3333333333333], [1648416600000.0, 1326.8633333333332], [1648416900000.0, 1276.24], [1648417200000.0, 1310.0333333333333], [1648417500000.0, 1285.63], [1648417800000.0, 1244.14], [1648418100000.0, 1258.38], [1648418400000.0, 1218.37], [1648418700000.0, 1182.0266666666666], [1648419000000.0, 1196.8133333333333], [1648419300000.0, 1144.54], [1648419600000.0, 1165.62], [1648419900000.0, 1122.0166666666667], [1648420200000.0, 1112.6766666666667], [1648420500000.0, 1102.6], [1648420800000.0, 1095.6966666666667], [1648421100000.0, 1056.63], [1648421400000.0, 1074.5066666666667], [1648421700000.0, 1047.5933333333332], [1648422000000.0, 1057.2633333333333], [1648422300000.0, 1043.99], [1648422600000.0, 1003.4033333333333], [1648422900000.0, 1022.2633333333333], [1648423200000.0, 1016.59], [1648423500000.0, 997.4466666666667], [1648423800000.0, 988.7666666666667], [1648424100000.0, 966.1666666666666], [1648424400000.0, 991.21], [1648424700000.0, 977.6633333333333], [1648425000000.0, 959.64], [1648425300000.0, 961.6989966555184]]

But when i try to convert into pandas it convert but the result is what i expected, i expected that the dataframe will make two columns.

with ApiClient(configuration) as api_client:
api_instance = MetricsApi(api_client)
response = api_instance.query_metrics(
    _from=int(yesterday_start_dt.timestamp()),
    to=int(yesterday_end_dt.timestamp()),
    query="default_zero(sum:trace.servlet.request.hits{env:prd-main,service:api}.as_rate())",
)

result = response['series'][0]['pointlist']
df = pd.DataFrame(result)
print(df)



                                        0
0    [1648339200000.0, 1105.8433333333332]
1    [1648339500000.0, 1093.3266666666666]
2               [1648339800000.0, 1076.92]
3    [1648340100000.0, 1059.5133333333333]
4    [1648340400000.0, 1053.8966666666668]
..                                     ...
283   [1648424100000.0, 966.1666666666666]
284              [1648424400000.0, 991.21]
285   [1648424700000.0, 977.6633333333333]
286              [1648425000000.0, 959.64]
287   [1648425300000.0, 961.6989966555184]

[288 rows x 1 columns]
7
  • It looks like result is a list of strings of the form [1648339200000.0, 1105.8433333333332]. You should be able to read them with pd.DataFrame(json.loads(r) for r in result) Commented Mar 28, 2022 at 4:45
  • @Nick i tried you code but i getting new error: TypeError: the JSON object must be str, bytes or bytearray, not Point Commented Mar 28, 2022 at 5:40
  • @Nick TypeError: the JSON object must be str, bytes or bytearray, not Point Commented Mar 28, 2022 at 5:42
  • Ah, so the values are Point, then perhaps pd.DataFrame([p.x, p.y] for p in result)? Commented Mar 28, 2022 at 5:43
  • @Nick it says the point has no attribute x: ApiAttributeError: Point has no attribute 'x' at ['['received_data', 'series', 0, 'pointlist', 0]']['x'] Commented Mar 28, 2022 at 5:46

2 Answers 2

0

As I pointed out in the comment referring to another answer, here how you may do it.

columns = ['point 1', 'point 2']
result = response['series'][0]['pointlist']
df = pd.DataFrame(result,columns=columns)
Sign up to request clarification or add additional context in comments.

Comments

0

If you want the first elements of sublists to be in one column, I suggest you create an intermediate np.array and then reshape it into the needed output.

array_results=np.array(results)
df=pd.DataFrame(array_results.reshape(2, len(results)))

following few samples of 'results', here are my outputs enter image description here

Comments

Your Answer

By clicking “Post Your Answer”, you agree to our terms of service and acknowledge you have read our privacy policy.

Start asking to get answers

Find the answer to your question by asking.

Ask question

Explore related questions

See similar questions with these tags.