本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 轉換函數
<a name="v10-panels-xform-functions"></a>

****  
本文件主題專為支援 Grafana **10.x 版的 Grafana** 工作區而設計。  
如需支援 Grafana 9.x 版的 Grafana 工作區，請參閱 [使用 Grafana 第 9 版](using-grafana-v9.md)。  
如需支援 Grafana 8.x 版的 Grafana 工作區，請參閱 [使用 Grafana 第 8 版](using-grafana-v8.md)。

您可以對資料執行下列轉換。

## 從計算新增欄位
<a name="v10-panels-xform-funcs-add"></a>

使用此轉換來新增從其他兩個欄位計算的新欄位。每次轉換都可讓您新增一個新欄位。
+ **模式** - 選取模式：
  + **減少資料列 – **個別將選取的計算套用至所選欄位的每一列。
  + **二進位操作** – 對來自兩個所選欄位的單一資料列中的值套用基本二進位操作 （例如總和或乘以）。
  + **Unary 操作** – 對所選欄位中單一資料列中的值套用基本的 Unary 操作。可用的操作包括：
    + **絕對值 (abs)** – 傳回指定表達式的絕對值。它代表從零到正數的距離。
    + **自然指數 (exp)** – 傳回提高到指定表達式能力的 *e*。
    + **自然對數 (ln)** – 傳回指定表達式的自然對數。
    + **下限 （下限）** – 傳回小於或等於指定表達式的最大整數。
    + **上限 (ceil)** – 傳回大於或等於指定表達式的最小整數。
  + **累積函數** – 在目前資料列和所有先前資料列上套用函數。
    + **總計** – 計算累計總計，最多可達並包含目前資料列。
    + **平均值** – 計算平均值，直到並包括目前的資料列。
  + **視窗函數** – 套用視窗函數。視窗可以是*結尾*或*置中*。使用結尾視窗時，目前資料列將是視窗中的最後一列。使用置中視窗時，視窗將置中在目前資料列上。對於均勻的視窗大小，視窗將置中在目前資料列和上一列之間。
    + **平均值** – 計算移動平均值或執行平均值。
    + **** – 計算移動的標準差。
    + **變異數** – 計算移動變異數。
  + **資料列索引** – 使用資料列索引插入欄位。
+ **欄位名稱** – 選取您要在新欄位的計算中使用的欄位名稱。
+ **計算**：如果您選取**減少資料列**模式，則**計算**欄位會顯示。選取 欄位以查看可用來建立新欄位的計算選項清單。如需可用計算的資訊，請參閱[計算類型](v10-panels-calculation-types.md)。
+ **操作** – 如果您選取**二進位操作**或 **Unary 操作**模式，則會顯示**操作**欄位。這些欄位可讓您對來自兩個所選欄位的單一資料列中的值執行基本數學操作。您也可以使用二進位操作的數值。
+ **做為百分位數**：如果您選取**資料列索引**模式，則會顯示**做為百分位數**切換。此切換可讓您將資料列索引轉換為資料列總數的百分比。
+ **別名** – （選用） 輸入新欄位的名稱。如果您將此保留空白，則 欄位將命名為符合計算。
+ **取代所有欄位** – （選用） 如果您想要隱藏所有其他欄位，並僅在視覺化中顯示計算欄位，請選取此選項。

**注意**  
**累積函數**和**視窗函數**在公開預覽中是最新的。Grafana Labs 提供有限的支援，而且在功能全面推出之前可能會發生重大變更。

## 串連欄位
<a name="v10-panels-xform-funcs-concat"></a>

**串連欄位**

使用此轉換可將所有影格的所有欄位合併為一個結果。

例如，如果您有個別的查詢擷取溫度和運作時間資料 （查詢 A) 以及空氣品質索引和錯誤資訊 （查詢 b)，套用串連轉換會在單一檢視中產生包含所有相關資訊的合併資料框架。

請考慮以下兩個項目。

*查詢 A：*


| 暫存 | 執行時間 | 
| --- | --- | 
| 15.4 | 1230233 | 

*查詢 B：*


| AQI | 錯誤 | 
| --- | --- | 
| 3.2 | 5 | 

串連欄位之後，資料框架會是：


| 暫存 | 執行時間 | AQI | 錯誤 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 15.4 | 1230233 | 3.2 | 5 | 

此轉換可簡化合併不同來源資料的程序，提供分析和視覺化的完整檢視。

## 查詢結果中的組態
<a name="v10-panels-xform-funcs-config"></a>

**查詢結果中的組態**

使用此轉換來選取一個查詢，並擷取標準選項，例如**最小值**、**最大值**、**單位**和**閾值**，並將其套用至其他查詢結果。這會根據特定查詢傳回的資料，啟用動態視覺化組態。

**選項**
+ **組態查詢** – 選取查詢，以傳回您要用作組態的資料。
+ **套用到** – 選取組態應套用到的欄位或序列。
+ **套用至選項** – 指定欄位類型或使用欄位名稱 regex，視您在**套用至**中的選擇而定。

**欄位映射表**

您可以在組態選項下方找到欄位映射表。此資料表列出組態查詢傳回的資料中找到的所有欄位，以及**「使用為**」和**「選取**」選項。它提供對映射欄位以設定屬性的控制，而且對於多列，它可讓您選擇要選取的值。

下列範例顯示輸入查詢和用作欄位組態的查詢。

*輸入查詢*


| 時間 | Value | 
| --- | --- | 
| 1626178119127 | 10 | 
| 1626178119129 | 30 | 

*組態查詢*


| 時間 | Value | 
| --- | --- | 
| 1626178119127 | 100 | 
| 1626178119129 | 100 | 

*輸出查詢 （與輸入相同，但現在在值欄位中具有組態）*


| 時間 | 值 （組態：Max=100) | 
| --- | --- | 
| 1626178119127 | 10 | 
| 1626178119129 | 30 | 

每個欄位現在都有最大組態選項集。**最小值**、**最大值**、**單位**和**閾值**等選項是 teh 欄位組態的一部分。如果設定，視覺效果會使用它們，而不是在面板編輯器選項窗格中手動設定的任何選項。

**值映射**

您也可以將查詢結果轉換為值映射。使用此選項時，組態查詢結果中的每一列都會定義單一值映射資料列。請參閱以下範例。

*組態查詢結果*


| Value | 文字 | 顏色 | 
| --- | --- | --- | 
| L | 低 | 藍色 | 
| M | 中 | 綠色 | 
| H | 高 | 紅色 | 

*在欄位映射中，指定：*


| 欄位 | 使用 做為 | Select | 
| --- | --- | --- | 
| Value | 值映射/值 | 所有值 | 
| 文字 | 值映射/文字 | 所有值 | 
| 顏色 | 值映射/顏色 | 所有值 | 

Grafana 會從查詢結果建置值映射，並將其套用至實際的資料查詢結果。您應該會看到根據組態查詢結果映射和著色的值。

## 轉換欄位類型
<a name="v10-panels-xform-funcs-convert"></a>

使用此轉換來修改指定欄位的欄位類型。

此轉換有下列選項：
+ **欄位** – 從可用欄位中選取 。
+ **as** – 選取要轉換至的 FieldType。
  + **數值** – 嘗試將值設為數字。
  + **字串** – 會建立值字串。
  + **時間** – 嘗試將值剖析為時間。
    + 會顯示一個選項，以指定 DateFormat 做為字串的輸入，例如 `yyyy-mm-dd`或 `DD MM YYYY hh:mm:ss`。
  + **布林值** – 會將值設為布林值。
  + **Enum** – 將使值成為列舉。
    + 將顯示用於管理列舉的資料表。
  + **其他** – 嘗試將值剖析為 json。

例如，請考慮下列查詢，這些查詢可以透過選取時間欄位、**時間**，以及日期格式為 來修改`YYYY`。


| 時間 | 標記 | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 2017-07-01 | 上方 | 25 | 
| 2018-08-02 | 下方 | 22 | 
| 2019-09-02 | 下方 | 29 | 
| 2020-10-04 | 上方 | 22 | 

結果：


| 時間 | 標記 | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 2017-01-01 00：00：00 | 上方 | 25 | 
| 2018-01-01 00：00：00 | 下方 | 22 | 
| 2019-01-01 00：00：00 | 下方 | 29 | 
| 2020-01-01 00：00：00 | 上方 | 22 | 

此轉換可讓您彈性調整資料類型，確保視覺化中的相容性和一致性。

## 擷取欄位
<a name="v10-panels-xform-funcs-extract"></a>

使用此轉換來選取資料來源，並以不同的格式從中擷取內容。此轉換具有下列欄位：
+ **來源** – 選取資料來源的欄位。
+ **格式** – 選擇下列其中一項：
  + **JSON** – 從來源剖析 JSON 內容。
  + **Key\$1value 對** – 以 格式`a=b`或從`c:d`來源剖析內容。
  + **自動** – 自動探索欄位。
+ **取代所有欄位 – **（選用） 選取此選項可隱藏所有其他欄位，並在視覺效果中僅顯示計算欄位。
+ **保留時間** - （選用） 僅在**取代所有欄位**為 true 時才可用。將時間欄位保留在輸出中。

請考慮下列資料集：

**資料集範例**


| 時間戳記 | json\$1data | 
| --- | --- | 
| 1636678740000000000 | \$1"value"： 1\$1 | 
| 1636678680000000000 | \$1"value"： 5\$1 | 
| 1636678620000000000 | \$1"value"： 12\$1 | 

您可以使用此組態準備要由[時間序列面板](v10-panels-time-series.md)使用的資料：
+ 來源：json\$1data
+ 格式：JSON
  + 欄位：值
  + 別名：my\$1value
+ 取代所有欄位： true
+ 保留時間： true

這會產生下列輸出：

**轉換的資料**


| 時間戳記 | my\$1value | 
| --- | --- | 
| 1636678740000000000 | 1 | 
| 1636678680000000000 | 5 | 
| 1636678620000000000 | 12 | 

透過此轉換，您可以透過各種方式擷取和格式化資料。您可以根據您的特定資料需求自訂擷取格式。

## 從資源查詢欄位
<a name="v10-panels-xform-funcs-lookup"></a>

透過從外部來源查詢其他欄位，使用此轉換來豐富欄位值。

此轉換具有下列欄位：
+ **欄位** – 從資料集中選取文字欄位。
+ **查詢** – 從**國家**/地區、**美國州**和**機場**中選擇。

**注意**  
此轉換僅支援空間資料。

例如，如果您有此資料：

**資料集範例**


| Location | 值 | 
| --- | --- | 
| AL | 0 | 
| AK | 10 | 
| 亞利桑那州 | 5 | 
| 阿肯色 | 1 | 
| 某處 | 5 | 

使用此組態：
+ 欄位：位置
+ 查詢：美國州

您會收到下列輸出：

**轉換的資料**


| Location | ID | 名稱 | Lng | 延遲 | 值 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| AL | AL | Alabama | -80.891064 | 12.448457 | 0 | 
| AK | AK | 阿肯色 | -100.891064 | 24.448457 | 10 | 
| 亞利桑那州 |  |  |  |  | 5 | 
| 阿肯色 |  |  |  |  | 1 | 
| 某處 |  |  |  |  | 5 | 

此轉換可讓您透過從外部來源擷取其他資訊來增強資料，提供更全面的資料集進行分析和視覺化。

## 依查詢 refId 篩選資料
<a name="v10-panels-xform-funcs-queryrefid"></a>

使用此轉換可在具有多個查詢的面板中隱藏一或多個查詢。

Grafana 會以深灰色文字顯示查詢識別字母。選擇查詢識別符以切換篩選。如果查詢字母為白色，則會顯示結果。如果查詢字母為深色，則會隱藏結果。

**注意**  
此轉換不適用於 Graphite，因為此資料來源不支援將傳回的資料與查詢關聯。

## 依值篩選資料
<a name="v10-panels-xform-funcs-values"></a>

使用此轉換可直接在視覺化中選擇性地篩選資料點。此轉換提供選項，可根據套用至所選欄位的一或多個條件來包含或排除資料。

如果您的資料來源不原生依值篩選，則此轉換非常有用。如果您使用共用查詢，也可以使用此值來縮小顯示範圍。

所有欄位的可用條件如下：
+ **Regex** – 符合 regex 表達式。
+ **為 Null** – 如果值為 Null，則相符。
+ **Is Not Null** – 如果值不是 Null，則相符。
+ **等於** – 如果值等於指定的值，則相符。
+ **不同** – 如果值與指定的值不同，則相符。

數字欄位的其他可用條件為：
+ **較大** – 如果值大於指定的值，則相符。
+ **較低** – 如果值低於指定的值，則相符。
+ **大於或等於** – 如果值大於或等於，則相符。
+ **較低或相等** – 如果值較低或相等，則相符。
+ **範圍** – 符合包含的指定最小值和最大值、最小值和最大值之間的範圍。

請考慮下列資料集：


| 時間 | 溫度 | 高度 | 
| --- | --- | --- | 
| 2020-07-07 11：34：23 | 32 | 101 | 
| 2020-07-07 11：34：22 | 28 | 125 | 
| 2020-07-07 11：34：21 | 26 | 110 | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 23 | 98 | 
| 2020-07-07 10：32：24 | 31 | 95 | 
| 2020-07-07 10：31：22 | 20 | 85 | 
| 2020-07-07 09：30：57 | 19 | 101 | 

如果您**包含**溫度低於 30°C 的資料點，則組態會如下所示：
+ 篩選條件類型：'Include'
+ 條件：'Temperature' 符合 'Lower Than' '30' 的資料列

您會收到以下結果，其中只會包含低於 30°C 的溫度：

**轉換的資料**


| 時間 | 溫度 | 高度 | 
| --- | --- | --- | 
| 2020-07-07 11：34：22 | 28 | 125 | 
| 2020-07-07 11：34：21 | 26 | 110 | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 23 | 98 | 
| 2020-07-07 10：31：22 | 20 | 85 | 
| 2020-07-07 09：30：57 | 19 | 101 | 

您可以將多個條件新增至篩選條件。例如，您可能只想在海拔高度大於 100 時包含資料。若要這麼做，請將該條件新增至下列組態：
+ 篩選條件類型：'Include' rows that 'Match All' conditions
+ 條件 1：'Temperature' 符合 'Lower' 而非 '30' 的資料列
+ 條件 2：「Altitude」符合「Greater」超過「100」的資料列

當您有多個條件時，您可以選擇是否要將動作 （包含/排除） 套用至**符合所有**條件或**符合任何**您新增條件的資料列。

在上述範例中，我們選擇**全部相符**，因為我們想要包含溫度低於 30°C *且*高度高於 100 的資料列。如果我們希望包含溫度低於 30°C *或*高度高於 100 的資料列，則我們會選取**符合任何**資料列。這將包含原始資料中的第一列，其溫度為 32°C （不符合第一個條件），但高度為 101 （符合第二個條件），因此包含在內。

系統會忽略無效或設定不完整的條件。

這種多樣化的資料篩選轉換可讓您根據特定條件選擇性地包含或排除資料點。自訂條件來量身打造資料簡報，以滿足您獨特的分析需求。

## 依名稱篩選欄位
<a name="v10-panels-xform-funcs-name"></a>

使用此轉換移除部分查詢結果。篩選欄位名稱的方法有三種：
+ 輸入規則表達式。
+ 手動選取包含的欄位。
+ 使用儀表板變數。

*使用規則表達式*

當您使用規則運算式進行篩選時，會包含符合規則運算式的欄位名稱。例如，使用規則表達式只會`'prod.*'`傳回開頭為 的欄位 `prod`

規則表達式可以使用 `${variableName}` 語法包含插入的儀表板變數。

*手動選取包含的欄位*

選取或取消選取欄位名稱，以從結果中移除它們。如果也包含規則表達式，則會包含由表達式比對的欄位，即使未勾選也一樣。

*使用儀表板變數*

選取**從變數**，以讓您選取用來包含欄位的儀表板變數。透過設定具有多個選項的儀表板變數，可以在多個視覺效果中顯示相同的欄位。

此轉換可讓您靈活地量身打造查詢結果，以專注於有效分析和視覺化所需的特定欄位。

## 格式字串
<a name="v10-panels-xform-funcs-string"></a>

使用此轉換來自訂字串欄位的輸出。此轉換具有下列欄位：
+ **大寫** – 以大寫字元格式化整個字串。
+ **小寫** – 以小寫字元格式化整個字串。
+ **句子案例** – 將字串的第一個字元格式化為大寫。
+ **標題大小**寫 – 將字串中每個字詞的第一個字元格式化為大寫。
+ **Pascal 大小**寫 – 將字串中每個字詞的第一個字元格式化為大寫，且字詞之間不包含空格。
+ **駝色大小寫** – 將字串中每個單字的第一個字元格式化為大寫，第一個單字除外，且單字之間不包含空格。
+ **蛇案例** – 以小寫格式格式化字串中的所有字元，並使用底線，而不是單字之間的空格。
+ **Kebab 大小寫** – 以小寫格式格式化字串中的所有字元，並在單字之間使用破折號而非空格。
+ **Trim** – 從字串中移除所有開頭和結尾空格。
+ **子字串** – 使用指定的開始和結束位置傳回字串的子字串。

此轉換提供便捷的方式來標準化和自訂字串資料的呈現，以改善視覺化和分析。

**注意**  
此轉換目前為公開預覽。Grafana Labs 提供的支援有限，而且中斷變更可能會在功能全面推出之前發生。

## 格式時間
<a name="v10-panels-xform-funcs-time"></a>

使用此轉換來自訂時間欄位的輸出。您可以使用 [Moment.js 格式字串](https://momentjs.com/docs/#/displaying/)來格式化輸出。例如，如果您只想顯示時間欄位的年份，格式字串 'YYYY' 可用於顯示日曆年 （例如 1999 或 2012)。

**轉換之前：**


| 時間戳記 | 事件 | 
| --- | --- | 
| 1636678740000000000 | 系統啟動 | 
| 1636678680000000000 | 使用者登入 | 
| 1636678620000000000 | 資料已更新 | 

**套用 'YYYY-MM-DD HH：mm：ss' 之後：**


| 時間戳記 | 事件 | 
| --- | --- | 
| 2021-11-12 14：25：40 | 系統啟動 | 
| 2021-11-12 14：24：40 | 使用者登入 | 
| 2021-11-12 14：23：40 | 資料已更新 | 

此轉換可讓您量身打造視覺效果中的時間呈現，在顯示時間資料時提供彈性和精確度。

**注意**  
此轉換適用於使用 Grafana v10 做為 Alpha 功能的 工作空間。

## 分組依據
<a name="v10-panels-xform-funcs-group"></a>

此轉換會依指定的欄位 （資料欄） 值將資料分組，並處理每個群組的計算。選取以查看計算選項的清單。

以下是原始資料的範例。


| 時間 | 伺服器 ID | CPU 溫度 | 伺服器狀態 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 伺服器 1 | 80 | Shutdown | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 伺服器 3 | 62 | OK | 
| 7/7/2020 上午 10：32：20 | 伺服器 2 | 90 | 過載 | 
| 7/7/2020 上午 10：31：22 | 伺服器 3 | 55 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：30：57 | 伺服器 3 | 62 | Rebooting (重新開機中) | 
| 7/7/2020 上午 9：30：05 | 伺服器 2 | 88 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：28：06 | 伺服器 1 | 80 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：25：05 | 伺服器 2 | 88 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：23：07 | 伺服器 1 | 86 | OK | 

此轉換分為兩個步驟。首先，指定一或多個欄位來分組資料。這會將這些欄位的所有相同值分組在一起，就像您排序它們一樣。例如，如果我們依伺服器 ID 欄位分組，則會以下列方式將資料分組：


| 時間 | 伺服器 ID | CPU 溫度 | 伺服器狀態 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 伺服器 1 | 80 | Shutdown | 
| 7/7/2020 上午 9：28：06 | 伺服器 1 | 80 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：23：07 | 伺服器 1 | 86 | OK | 
| 7/7/2020 上午 10：32：20 | 伺服器 2 | 90 | 過載 | 
| 7/7/2020 上午 9：30：05 | 伺服器 2 | 88 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：25：05 | 伺服器 2 | 88 | OK | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 伺服器 3 | 62 | OK | 
| 7/7/2020 上午 10：31：22 | 伺服器 3 | 55 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：30：57 | 伺服器 3 | 62 | Rebooting (重新開機中) | 

具有相同伺服器 ID 值的所有資料列都會分組在一起。

在選擇要將資料分組的欄位之後，您可以在其他欄位上新增各種計算，並將計算套用至每個資料列群組。例如，我們可以計算每個伺服器的平均 CPU 溫度。因此，我們可以新增套用至 CPU 溫度欄位*的平均*計算，以取得下列項目：


| 伺服器 ID | CPU 溫度 （平均值） | 
| --- | --- | 
| 伺服器 1 | 82 | 
| 伺服器 2 | 88.6 | 
| 伺服器 3 | 59.6 | 

而且我們可以新增多個計算。例如：
+ 對於欄位時間，我們可以計算*最後一個*值，以了解何時收到每個伺服器的最後一個資料點
+ 對於欄位伺服器狀態，我們可以計算*最後一個*值，以了解每個伺服器的最後一個狀態值
+ 對於欄位溫度，我們也可以計算*最後一個*值，以了解每個伺服器的最新監控溫度

然後，我們會取得：


| 伺服器 ID | CPU 溫度 （平均值） | CPU 溫度 （最後一個） | 時間 （上次） | 伺服器狀態 （最後一個） | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| 伺服器 1 | 82 | 80 | 7/7/2020 上午 11：34：20 | Shutdown | 
| 伺服器 2 | 88.6 | 90 | 7/7/2020 上午 10：32：20 | 過載 | 
| 伺服器 3 | 59.6 | 62 | 7/7/2020 上午 11：34：20 | OK | 

此轉換可讓您從時間序列中擷取金鑰資訊，並以方便的方式顯示。

## 分組到矩陣
<a name="v10-panels-xform-funcs-groupmatrix"></a>

使用此轉換結合三個欄位，做為查詢輸出中資料**欄**、**資料列**和**儲存格值**欄位的輸入，並產生矩陣。矩陣的計算方式如下：

**原始資料**


| 伺服器 ID | CPU 溫度 | 伺服器狀態 | 
| --- | --- | --- | 
| 伺服器 1 | 82 | OK | 
| 伺服器 2 | 88.6 | OK | 
| 伺服器 3 | 59.6 | Shutdown | 

我們可以使用 的值`Server Status`做為資料欄名稱、`Server ID`值做為資料列名稱，以及 `CPU Temperature`做為每個儲存格的內容來產生矩陣。每個儲存格的內容將針對現有資料欄 (`Server Status`) 和資料列組合 () 顯示`Server ID`。對於其餘儲存格，您可以選擇要在其中顯示的值：**Null**、**True**、**False** 或**空白**。

**輸出**


| 伺服器 IDServer 狀態 | OK | Shutdown | 
| --- | --- | --- | 
| 伺服器 1 | 82 |  | 
| 伺服器 2 | 88.6 |  | 
| 伺服器 3 |  | 59.6 | 

透過從查詢結果中指定欄位，使用此轉換來建構矩陣。矩陣輸出會反映這些欄位中唯一值之間的關係。這可協助您以清晰且結構化的矩陣格式呈現複雜的關係。

## 群組到巢狀資料表
<a name="v10-panels-xform-funcs-grouptable"></a>

使用此轉換，依指定的欄位 （資料欄） 值將資料分組，並在每個群組上處理計算。會產生共用相同分組欄位值的記錄，以顯示在巢狀資料表中。

若要計算欄位的統計資料，請選取欄位旁的方塊，然後選擇**計算**選項。這會新增另一個選取方塊，其中包含要選取的統計資料。

下表顯示範例資料。


| 時間 | 伺服器 ID | CPU 溫度 | 伺服器狀態 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 伺服器 1 | 80 | Shutdown | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 伺服器 3 | 62 | OK | 
| 7/7/2020 上午 10：32：20 | 伺服器 2 | 90 | 過載 | 
| 7/7/2020 上午 10：31：22 | 伺服器 3 | 55 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：30：57 | 伺服器 3 | 62 | Rebooting (重新開機中) | 
| 7/7/2020 上午 9：30：05 | 伺服器 2 | 88 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：28：06 | 伺服器 1 | 80 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：25：05 | 伺服器 2 | 88 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：23：07 | 伺服器 1 | 86 | OK | 

此轉換有兩個步驟。首先，指定要分組資料的一個或多個欄位。這會將這些欄位的所有相同值分組在一起，就像您將它們排序一樣。例如，如果您依`Server ID`欄位分組，Grafana 會以下列方式將資料分組：


| 伺服器 ID | 資料 | 
| --- | --- | 
| 時間 | CPU 溫度 | 伺服器狀態 | 
| --- | --- | --- | 
| 時間 | CPU 溫度 | 伺服器狀態 | 
| --- | --- | --- | 
| 時間 | CPU 溫度 | 伺服器狀態 | 
| --- | --- | --- | 
| 伺服器 1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | 
| 伺服器 2 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | 
| 伺服器 3 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 80 | Shutdown | 
| 7/7/2020 上午 9：28：06 | 80 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：23：07 | 86 | OK | 
| 7/7/2020 上午 10：32：20 | 90 | 過載 | 
| 7/7/2020 上午 9：30：05 | 88 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：25：05 | 88 | OK | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 62 | OK | 
| 7/7/2020 上午 10：31：22 | 55 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：30：57 | 62 | Rebooting (重新開機中) | 

選擇您要將資料分組的欄位之後，您可以在其他欄位上新增各種計算，並將計算套用至每個資料列群組。例如，您可能想要計算每個伺服器的平均 CPU 溫度。若要這樣做，請新增套用至 CPU 溫度欄位的平均計算，以取得下列結果：


| 伺服器 ID | CPU Temperatute （平均值） |  | 
| --- | --- | --- | 
| 時間 | 伺服器狀態 | 
| --- | --- | 
| 時間 | 伺服器狀態 | 
| --- | --- | 
| 時間 | 伺服器狀態 | 
| --- | --- | 
| 伺服器 1 | 82 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | 
| 伺服器 2 | 88.6 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | 
| 伺服器 3 | 59.6 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/grafana/latest/userguide/v10-panels-xform-functions.html) | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | Shutdown | 
| 7/7/2020 上午 9：28：06 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：23：07 | OK | 
| 7/7/2020 上午 10：32：20 | 過載 | 
| 7/7/2020 上午 9：30：05 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：25：05 | OK | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | OK | 
| 7/7/2020 上午 10：31：22 | OK | 
| 7/7/2020 上午 9：30：57 | Rebooting (重新開機中) | 

## 建立熱度圖
<a name="v10-panels-xform-funcs-heatmap"></a>

使用此轉換來準備長條圖資料，以視覺化隨時間變化的趨勢。與熱度圖視覺化類似，此轉換會將長條圖指標轉換為時間儲存貯體。

**X 儲存貯體**

此設定決定 x 軸如何分割為儲存貯體。
+ **大小** – 在輸入欄位中指定時間間隔。例如， 的時間範圍會在 x 軸上`1h`建立一小時寬的儲存格。
+ **計數** – 對於non-time-related序列，請使用此選項來定義儲存貯體中的元素數目。

**Y 儲存貯體**

此設定決定 y 軸如何分割為儲存貯體。
+ **Linear (線性)**
+ **對數 –** 選擇日誌基底 2 或日誌基底 10。
+ **Symlog** – 使用對稱對數縮放。選擇日誌基底 2 或日誌基底 10，允許負值。

假設您有下列資料集：


| 時間戳記 | Value | 
| --- | --- | 
| 2023-01-01 12：00：00 | 5 | 
| 2023-01-01 12：15：00 | 10 | 
| 2023-01-01 12：30：00 | 15 | 
| 2023-01-01 12：45：00 | 8 | 
+ 將 X 儲存貯體設為 `Size: 15m`，並將 Y 儲存貯體設為 時`Linear`，長條圖會在 x 軸上將值整理為 15 分鐘的時間間隔，並在 y 軸上線性排列。
+ 對於 X 儲存貯體為 `Count: 2`，Y 儲存貯體為 `Logarithmic (base 10)`，長條圖會將值分組為 x 軸上的兩個儲存貯體，並在 y 軸上使用對數縮放。

## 直方圖
<a name="v10-panels-xform-funcs-histogram"></a>

使用此轉換可根據輸入資料產生長條圖，讓您可以視覺化值的分佈。
+ **儲存貯體大小** – 儲存貯體中最低和最高項目 (xMin 到 xMax) 之間的範圍。
+ **儲存貯體位**移 – non-zero-based儲存貯體的位移。
+ **合併序列** – 使用所有可用的序列建立統一長條圖。

**原始資料**

系列 1：


| A | B | C | 
| --- | --- | --- | 
| 1 | 3 | 5 | 
| 2 | 4 | 6 | 
| 3 | 5 | 7 | 
| 4 | 6 | 8 | 
| 5 | 7 | 9 | 

系列 2：


| C | 
| --- | 
| 5 | 
| 6 | 
| 7 | 
| 8 | 
| 9 | 

**輸出**


| xMin | xMax | A | B | C | C | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 
| 2 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 
| 3 | 4 | 1 | 1 | 0 | 0 | 
| 4 | 5 | 1 | 1 | 0 | 0 | 
| 5 | 6 | 1 | 1 | 1 | 1 | 
| 6 | 7 | 0 | 1 | 1 | 1 | 
| 7 | 8 | 0 | 1 | 1 | 1 | 
| 8 | 9 | 0 | 0 | 1 | 1 | 
| 9 | 10 | 0 | 0 | 1 | 1 | 

使用產生的長條圖視覺化值的分佈，提供對資料分散和密度的洞察。

## 依欄位聯結
<a name="v10-panels-xform-funcs-joinfield"></a>

使用此轉換將多個結果合併為單一資料表，以便整合來自不同查詢的資料。

特別適用於將多個時間序列結果轉換為具有共用時間欄位的單一寬資料表。

**內部聯結**

內部聯結會合併來自多個資料表的資料，其中所有資料表都會從選取的欄位中共用相同的值。這種類型的聯結會排除值不符合每個結果的資料。

使用此轉換將多個查詢的結果 （在傳遞的聯結欄位或第一個資料欄上合併） 合併為一個結果，並捨棄無法成功聯結的資料列。

在下列範例中，兩個查詢會傳回資料表資料。在套用內部聯結轉換之前，它會視覺化為兩個不同的資料表。

查詢 A：


| 時間 | 任務 | 執行時間 | 
| --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 節點 | 25260122 | 
| 7/7/2020 上午 11：24：20 | postgre | 123001233 | 
| 7/7/2020 上午 11：14：20 | postgre | 345001233 | 

查詢 B：


| 時間 | Server | 錯誤 | 
| --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 伺服器 1 | 15 | 
| 7/7/2020 上午 11：24：20 | 伺服器 2 | 5 | 
| 7/7/2020 上午 11：04：20 | 伺服器 3 | 10 | 

套用內部聯結轉換後的結果如下所示：


| 時間 | 任務 | 執行時間 | Server | 錯誤 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 節點 | 25260122 | 伺服器 1 | 15 | 
| 7/7/2020 上午 11：24：20 | postgre | 123001233 | 伺服器 2 | 5 | 

*外部聯結*

外部聯結包含來自內部聯結的所有資料，以及值在每個輸入中不相符的資料列。當內部聯結在時間欄位上聯結查詢 A 和查詢 B 時，外部聯結會包含時間欄位上不相符的所有列。

在下列範例中，兩個查詢會傳回資料表資料。在套用外部聯結轉換之前，它會視覺化為兩個資料表。

查詢 A：


| 時間 | 任務 | 執行時間 | 
| --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 節點 | 25260122 | 
| 7/7/2020 上午 11：24：20 | postgre | 123001233 | 
| 7/7/2020 上午 11：14：20 | postgre | 345001233 | 

查詢 B：


| 時間 | Server | 錯誤 | 
| --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 伺服器 1 | 15 | 
| 7/7/2020 上午 11：24：20 | 伺服器 2 | 5 | 
| 7/7/2020 上午 11：04：20 | 伺服器 3 | 10 | 

套用外部聯結轉換後的結果如下所示：


| 時間 | 任務 | 執行時間 | Server | 錯誤 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：04：20 |  |  | 伺服器 3 | 10 | 
| 7/7/2020 上午 11：14：20 | postgre | 345001233 |  |  | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 節點 | 25260122 | 伺服器 1 | 15 | 
| 7/7/2020 上午 11：24：20 | postgre | 123001233 | 伺服器 2 | 5 | 

## 依標籤聯結
<a name="v10-panels-xform-funcs-joinlabel"></a>

使用此轉換可將多個結果加入單一資料表。

這對於將多個時間序列結果轉換為具有共用**標籤**欄位的單一寬資料表特別有用。
+ **聯結** – 選取要在所有時間序列中可用或通用的標籤之間聯結的標籤。
+ **值** – 輸出結果的名稱。

**範例**

輸入 1： `series1{what='Temp', cluster='A', job='J1'}`


| 時間 | Value | 
| --- | --- | 
| 1 | 10 | 
| 2 | 200 | 

輸入 2： `series2{what='Temp', cluster='B', job='J1'}`


| 時間 | Value | 
| --- | --- | 
| 1 | 10 | 
| 2 | 200 | 

輸入 3： `series3{what='Speed', cluster='B', job='J1'}`


| 時間 | Value | 
| --- | --- | 
| 22 | 22 | 
| 28 | 77 | 

組態：

```
value: 'what'
```

輸出：


| 叢集 | job | 暫存 | 速度 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| A | J1 | 10 |  | 
| A | J1 | 200 |  | 
| B | J1 | 10 | 22 | 
| B | J1 | 200 | 77 | 

將此轉換有效地結合和組織時間序列資料，以獲得全面的洞見。

## 欄位的標籤
<a name="v10-panels-xform-funcs-labelstofields"></a>

使用此轉換將具有標籤或標籤的時間序列結果轉換為資料表，包括結果中每個標籤的索引鍵和值。將標籤顯示為增強型資料視覺化的資料欄或資料列值。

假設查詢結果有兩個時間序列：
+ 系列 1 – 標籤 `Server=Server A`、 `Datacenter=EU`
+ 系列 2 – 標籤 `Server=Server B`、 `Datacenter=EU`

在**資料欄**模式中，結果如下所示：


| 時間 | Server | Datacenter | Value | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 伺服器 A | 歐盟 | 1 | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 伺服器 B | 歐盟 | 2 | 

在「資料列」模式中，結果具有每個序列的資料表，並顯示如下所示的每個標籤值：


| label | value | 
| --- | --- | 
| Server | 伺服器 A | 
| Datacenter | 歐盟 | 


| label | value | 
| --- | --- | 
| Server | 伺服器 B | 
| Datacenter | 歐盟 | 

**值欄位名稱**

如果您選取伺服器做為**值欄位名稱**，則伺服器標籤的每個值都會有一個欄位。


| 時間 | Datacenter | 伺服器 A | 伺服器 B | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 歐盟 | 1 | 2 | 

**合併行為**

欄位轉換器的標籤在內部是兩個單獨的轉換。第一個作用於單一序列，並將標籤擷取至欄位。第二個是合併轉換，將所有結果加入單一資料表。合併轉換會嘗試在所有相符欄位上加入。此合併步驟為必要，無法關閉。

為了說明這一點，以下範例有兩個查詢會傳回沒有重疊標籤的時間序列。
+ 系列 1 – 標籤 `Server=ServerA`
+ 系列 2 – 標籤 `Datacenter=EU`

這首先會產生這兩個資料表：


| 時間 | Server | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | ServerA | 10 | 


| 時間 | Datacenter | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 歐盟 | 20 | 

合併後：


| 時間 | Server | Value | Datacenter | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | ServerA | 10 |  | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 |  | 20 | 歐盟 | 

## 限制
<a name="v10-panels-xform-funcs-limit"></a>

使用此轉換來限制顯示的列數，提供更集中的資料檢視。這在處理大型資料集時特別有用。

以下是說明**限制**轉換對來自資料來源之回應的影響的範例：


| 時間 | 指標 | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 溫度 | 25 | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 濕度 | 22 | 
| 7/7/2020 上午 10：32：20 | 濕度 | 29 | 
| 7/7/2020 上午 10：31：22 | 溫度 | 22 | 
| 7/7/2020 上午 9：30：57 | 濕度 | 33 | 
| 7/7/2020 上午 9：30：05 | 溫度 | 19 | 

以下是新增值為「3」的限制轉換之後的結果：


| 時間 | 指標 | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 溫度 | 25 | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 濕度 | 22 | 
| 7/7/2020 上午 10：32：20 | 濕度 | 29 | 

此轉換可協助您量身打造資料的視覺化呈現，以專注於最相關的資料。

## 合併序列/資料表
<a name="v10-panels-xform-funcs-merge"></a>

使用此轉換將多個查詢的結果合併為單一結果，這在使用資料表面板視覺化時特別有用。如果共用欄位包含相同的資料，轉換會將值合併到相同的資料列。

以下是範例說明**合併序列/資料表**轉換對兩個傳回資料表資料之查詢的影響：

*查詢 A：*


| 時間 | 任務 | 執行時間 | 
| --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 節點 | 25260122 | 
| 7/7/2020 上午 11：24：20 | postgre | 123001233 | 

查詢 B：


| 時間 | 任務 | 錯誤 | 
| --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 節點 | 15 | 
| 7/7/2020 上午 11：24：20 | postgre | 5 | 

以下是套用合併轉換後的結果：


| 時間 | 任務 | 錯誤 | 執行時間 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 7/7/2020 上午 11：34：20 | 節點 | 15 | 25260122 | 
| 7/7/2020 上午 11：24：20 | postgre | 5 | 123001233 | 

此轉換將查詢 A 和查詢 B 的值合併為統一的資料表，增強呈現以獲得更好的洞見。

## 依名稱組織欄位
<a name="v10-panels-xform-funcs-organize"></a>

使用此轉換來重新命名、重新排序或隱藏面板中單一查詢傳回的欄位。此轉換僅適用於具有單一查詢的面板。如果您的面板有多個查詢，則必須套用*外部聯結*轉換或移除額外的查詢。

**轉換欄位**

Grafana 會顯示查詢傳回的欄位清單。您可以：
+ **變更欄位順序** – 將欄位拖曳到清單中的新位置。
+ **隱藏或顯示欄位** – 使用欄位名稱旁的眼睛圖示來切換欄位的可見性。
+ **重新命名欄位** – 在**重新命名**方塊中輸入新名稱。

**範例**

鑑於此初始查詢結果：


| 時間 | 指標 | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 溫度 | 25 | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 濕度 | 22 | 
| 2020-07-07 10：32：20 | 濕度 | 29 | 

您可以套用重新命名欄位覆寫來建立：


| 時間 | 感測器 | 讀取 | 
| --- | --- | --- | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 溫度 | 25 | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 濕度 | 22 | 
| 2020-07-07 10：32：20 | 濕度 | 29 | 

此轉換可讓您量身打造查詢結果的顯示，確保在 Grafana 中清楚且深入地呈現您的資料。

## 依值分割
<a name="v10-panels-xform-funcs-partition"></a>

使用此轉換可簡化繪製多個序列的程序，而不需要多個具有不同`WHERE`子句的查詢。

**注意**  
此函數適用於與 Grafana 第 9 版及更高版本相容的工作區。

這在使用指標 SQL 資料表時特別有用，如本範例所示：


| 時間 | 區域 | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 10/20/2022 下午 12：00：00 | 美國 | 1520 | 
| 10/20/2022 下午 12：00：00 | 歐盟 | 2936 | 
| 10/20/2022 上午 1：00：00 | 美國 | 1327 | 
| 10/20/2022 上午 1：00：00 | 歐盟 | 912 | 

使用*依值分割*轉換器，您可以發出單一查詢，並在您選擇的一或多個資料欄 （欄位） 中依唯一值分割結果。以下範例使用 `Region`。

```
SELECT Time, Region, Value FROM metrics WHERE Time > '2022-10-20'
```


| 時間 | 區域 | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 10/20/2022 下午 12：00：00 | 美國 | 1520 | 
| 10/20/2022 上午 1：00：00 | 美國 | 1327 | 


| 時間 | 區域 | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 10/20/2022 下午 12：00：00 | 歐盟 | 2936 | 
| 10/20/2022 上午 1：00：00 | 歐盟 | 912 | 

此轉換可簡化程序，並增強在相同時間序列視覺化中視覺化多個序列的彈性。

## 準備時間序列
<a name="v10-panels-xform-funcs-preparetimeseries"></a>

當資料來源以與所需視覺化不相容的格式傳回時間序列資料時，請使用此轉換來解決問題。此轉換可讓您在寬格式和長格式之間轉換時間序列資料。

**多影格時間序列**

使用此選項可將時間序列資料框架從寬格式轉換為長格式。當您的資料來源以需要重塑的格式提供時間序列資訊，以便與視覺化的最佳相容性時，這特別有用。

*範例*

此輸入：


| 時間戳記 | Value1 | Value2 | 
| --- | --- | --- | 
| 2023-01-01 00：00：00 | 10 | 20 | 
| 2023-01-01 01：00：00 | 15 | 25 | 

可以轉換為：


| 時間戳記 | 變數 | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 2023-01-01 00：00：00 | Value1 | 10 | 
| 2023-01-01 00：00：00 | Value2 | 20 | 
| 2023-01-01 01：00：00 | Value1 | 15 | 
| 2023-01-01 01：00：00 | Value2 | 25 | 

**廣泛時間序列**

使用此選項可將時間序列資料框架從長格式轉換為寬格式。當您的資料來源以長格式提供時間序列資料，且視覺化需要寬格式時，這特別有用。

*範例*

此輸入：


| 時間戳記 | 變數 | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 2023-01-01 00：00：00 | Value1 | 10 | 
| 2023-01-01 00：00：00 | Value2 | 20 | 
| 2023-01-01 01：00：00 | Value1 | 15 | 
| 2023-01-01 01：00：00 | Value2 | 25 | 

可以轉換為：


| 時間戳記 | Value1 | Value2 | 
| --- | --- | --- | 
| 2023-01-01 00：00：00 | 10 | 20 | 
| 2023-01-01 01：00：00 | 15 | 25 | 

## 減少
<a name="v10-panels-xform-funcs-reduce"></a>

使用此轉換會將計算套用至資料框架中的每個欄位，並傳回單一值。此轉換對於將波紋時間序列資料合併為更精簡、摘要格式特別有用。套用此轉換時會移除時間欄位。

考慮輸入：

查詢 A：


| 時間 | 暫存 | 執行時間 | 
| --- | --- | --- | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 12.3 | 256122 | 
| 2020-07-07 11：24：20 | 15.4 | 1230233 | 

查詢 B：


| 時間 | AQI | 錯誤 | 
| --- | --- | --- | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 6.5 | 15 | 
| 2020-07-07 11：24：20 | 3.2 | 5 | 

還原轉換器有兩種模式：
+ **序列到資料列** – 為每個欄位建立資料列，並為每個計算建立一個資料欄。
+ **減少欄位** – 保留現有的影格結構，但會將每個欄位摺疊成單一值。

例如，如果您使用**第一個**和**最後一個**計算搭配**序列進行資料列**轉換，則結果可能是：


| 欄位 | First | Last | 
| --- | --- | --- | 
| 暫存 | 12.3 | 15.4 | 
| 執行時間 | 256122 | 1230233 | 
| AQI | 6.5 | 3.2 | 
| 錯誤 | 15 | 5 | 

使用**上次**計算**減少欄位**會產生兩個影格，每個影格各一個資料列：

查詢 A：


| 暫存 | 執行時間 | 
| --- | --- | 
| 15.4 | 1230233 | 

查詢 B：


| AQI | 錯誤 | 
| --- | --- | 
| 3.2 | 5 | 

## 依 regex 重新命名
<a name="v10-panels-xform-funcs-rename"></a>

使用此轉換來使用規則表達式和取代模式重新命名查詢結果的部分。

您可以指定僅套用至相符項目的規則表達式，以及支援回溯參考的替代模式。例如，假設您正在視覺化每個主機的 CPU 用量，並想要移除網域名稱。您可以將 regex 設定為 ，`([^\.]+)\..+`而取代模式設定為 `$1`， `web-01.example.com` 會變成 `web-01`。

此轉換可讓您量身打造資料以符合視覺化需求，讓您的儀表板更具資訊性且易於使用。

## 欄位的資料列
<a name="v10-panels-xform-funcs-row"></a>

使用此轉換將資料列轉換為不同的欄位。這很有用，因為欄位可以個別建立樣式和設定。它也可以使用其他欄位做為動態欄位組態的來源，或將其對應至欄位標籤。然後，可以使用其他標籤，為產生的欄位定義更好的顯示名稱。

此轉換包含欄位資料表，其中列出組態查詢傳回的資料中的所有欄位。此表格可讓您控制應該映射到每個組態屬性的欄位 (**使用 做為**選項）。如果傳回的資料中有多個資料列，您也可以選擇要選取的值。

此轉換需要：
+ 一個欄位，用來做為欄位名稱的來源。

  根據預設，轉換會使用第一個字串欄位做為來源。您可以在要改用**的欄位的「使用為」欄中選取欄位名稱**，以覆寫此預設設定。 ****
+ 用作值來源的一個欄位。

  根據預設，轉換會使用第一個數字欄位做為來源。但是，您可以在要改用**的欄位的「使用為」欄中選取欄位值**，以覆寫此預設設定。 ****

在 中視覺化資料時很有用：
+ 量測計
+ Stat
+ 圓餅圖

**將額外的欄位映射至標籤**

如果欄位未映射到組態屬性，Grafana 會自動將其用作輸出欄位上標籤的來源。

範例：


| 名稱 | DataCenter | Value | 
| --- | --- | --- | 
| ServerA | 美國 | 100 | 
| ServerB | 歐盟 | 200 | 

輸出：


| ServerA （標籤：DataCenter：US) | ServerB （標籤：DataCenter：EU) | 
| --- | --- | 
| 100 | 200 | 

額外的標籤現在可用於欄位顯示名稱，以提供更完整的欄位名稱。

如果您想要從一個查詢擷取組態並將其套用至另一個查詢，則應使用*查詢結果轉換中的組態*。

**範例**

輸入:


| 名稱 | 值 | 最多 | 
| --- | --- | --- | 
| ServerA | 10 | 100 | 
| ServerB | 20 | 200 | 
| ServerC | 30 | 300 | 

輸出：


| ServerA （組態：max=100) | ServerB （組態：max=200) | ServerC （組態：max=300) | 
| --- | --- | --- | 
| 10 | 20 | 30 | 

您可以看到來源資料中的每一列都會變成單獨的欄位。每個欄位現在也具有最大組態選項集。**Min**、**Max**、**Unit** 和 **Thresholds** 等選項都是欄位組態的一部分，如果像這樣設定，則會由視覺化使用，而不是在面板編輯器選項窗格中手動設定的任何選項。

此轉換可讓資料列轉換為個別欄位、促進動態欄位組態，並將其他欄位映射至標籤。

## 序列到資料列
<a name="v10-panels-xform-funcs-series"></a>

使用此轉換將多個時間序列資料查詢的結果合併為單一結果。這在使用資料表面板視覺化時很有用。

此轉換的結果將包含三個資料欄：時間、指標和值。系統會新增指標欄，讓您可以輕鬆查看指標源自哪個查詢。透過在來源查詢上定義標籤來自訂此值。

在下面的範例中，有兩個查詢會傳回時間序列資料。在套用轉換之前，它會視覺化為兩個不同的資料表。

*查詢 A：*


| 時間 | 溫度 | 
| --- | --- | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 25 | 
| 2020-07-07 10：31：22 | 22 | 
| 2020-07-07 09：30：05 | 19 | 

*查詢 B：*


| 時間 | 濕度 | 
| --- | --- | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 24 | 
| 2020-07-07 10：32：20 | 29 | 
| 2020-07-07 09：30：57 | 33 | 

以下是將 系列套用至資料列轉換後的結果。


| 時間 | 指標 | Value | 
| --- | --- | --- | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 溫度 | 25 | 
| 2020-07-07 11：34：20 | 濕度 | 22 | 
| 2020-07-07 10：32：20 | 濕度 | 29 | 
| 2020-07-07 10：31：22 | 溫度 | 22 | 
| 2020-07-07 09：30：57 | 濕度 | 33 | 
| 2020-07-07 09：30：05 | 溫度 | 19 | 

此轉換有助於整合多個時間序列查詢的結果，提供簡化且統一的資料集，以表格格式進行高效率的分析和視覺化。

## 排序方式
<a name="v10-panels-xform-funcs-sort"></a>

使用此轉換可根據指定的欄位來排序查詢結果中的每個影格，讓您的資料更容易理解和分析。透過設定所需欄位進行排序，您可以控制資料在資料表或視覺化中呈現的順序。

使用**反向**開關來反向排序指定欄位中的值。當您想要快速切換遞增和遞減順序以符合分析需求時，此功能特別有用。

例如，在從資料來源擷取時間序列資料的情況下，可以套用**依轉換排序**，根據時間戳記以遞增或遞減順序排列資料影格，視分析需求而定。此功能可確保您可以輕鬆導覽和解譯時間序列資料，並從有條不紊且視覺化的一致性簡報中獲得寶貴的洞見。

## Spatial
<a name="v10-panels-xform-funcs-spatial"></a>

使用此轉換將空間操作套用至查詢結果。
+ **動作** – 選取動作：
  + **準備空間欄位** – 根據其他欄位的結果設定幾何欄位。
    + **位置模式** – 選取位置模式 （這些選項由**計算值**和**轉換**模式共用）：
      + **自動** – 根據預設欄位名稱自動識別位置資料。
      + **Coords** – 指定經緯度欄位。
      + **Geohash** – 指定地理雜湊欄位。
      + **查詢** – 指定 Gazetteer 位置欄位。
  + **計算值** – 使用幾何來定義新欄位 (heading/distance/area)。
    + **函數** – 選擇要套用至幾何的數學操作：
      + **標題** – 計算兩個點之間的標題 （方向）。
      + **區域** – 計算幾何所定義多邊形所包圍的區域。
      + **距離** – 計算兩點之間的距離。
  + **轉換** – 將空間操作套用至幾何。
    + **操作** – 選擇要套用至幾何的操作：
      + **作為折線** – 在每一列建立具有頂點的單一折線功能。
      + **線條建置器** – 在兩個點之間建立線條。

此轉換可讓您操作和分析地理空間資料，啟用操作，例如在點之間建立線條、計算空間屬性等。

## 資料表轉換的時間序列
<a name="v10-panels-xform-funcs-seriestotable"></a>

使用此轉換將時間序列結果轉換為資料表，將時間序列資料影格轉換為**趨勢**欄位。然後，可以使用 [sparkline 儲存格類型](v10-panels-table.md#v10-panels-table-cell-type)轉譯**趨勢**欄位，為每個資料表列產生內嵌 sparkline。如果有多個時間序列查詢，則每個查詢都會產生單獨的資料表資料框架。這些可使用聯結或合併轉換來聯結，以產生單一資料表，每列具有多個火花。

對於每個產生的**趨勢**欄位值，可以選取計算函數。預設值為**最後一個非空值**。此值會顯示在 sparkline 旁，並用於排序資料表資料列。

## 迴歸分析
<a name="v10-panels-xform-funcs-regression"></a>

使用此轉換來建立新的資料框架，其中包含統計模型預測的值。這有助於尋找混沌資料的趨勢。它的運作方式是使用線性或多項式迴歸，將數學函數擬合至資料。然後，資料框架可用於視覺化以顯示趨勢線。

有兩種不同的模型：
+  **線性迴歸** – 根據資料調整線性函數。
+  **多項式迴歸** – 根據資料調整多項式函數。

**注意**  
此轉換目前為公開預覽。Grafana Labs 提供的支援有限，而且中斷變更可能會在功能全面推出之前發生。