要将Prometheus API查询的监控数据导出Excel，您需要使用以下步骤：
确定要查询的指标和时间范围。可以使用Prometheus表达式语言构建查询。
使用API调用Prometheus，并将响应存储为JSON格式的数据。
将JSON数据转换为Python Pandas数据帧（dataframe）对象。
使用Pandas库中的to_excel方法将数据帧导出为Excel文件。
下面是一个示例代码，演示如何从Prometheus API获取监控数据并将其导出为Excel文件：
import requests
import pandas as pd
# 定义Prometheus API URL和查询表达式
url = 'http://localhost:9090/api/v1/query_range'
params = {
'query': 'up',
'start': '2021-01-01T00:00:00Z',
'end': '2021-01-02T00:00:00Z',
'step': 60 # 查询间隔为60秒
}
# 发送请求并获取响应
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
# 将响应转换为Pandas数据帧对象
df = pd.DataFrame(data['data']['result'])
# 提取指标名称、标签和值，并添加到数据帧中作为新列
df['metric'] = df['metric'].apply(lambda x: x['__name__'])
df['labels'] = df['metric'].apply(lambda x: str(x['job']) + ':' + str(x['instance']))
df['values'] = df['values'].apply(lambda x: x[1])
# 将数据帧导出为Excel文件
df.to_excel('prometheus_data.xlsx', index=False)
请注意，此示例仅查询Prometheus中的“up”指标，并将其导出为Excel文件。您可以根据需要更改查询表达式和URL以适应您的监控需求。
