• doku für mich lesen
• das relevante davon extrahieren
• und gleich für meinen use-case anwenden und das script schreiben.

... nach ein paar weiteren Iterationen wars dann auch schon perfekt:

# manuell ausführen mit
# /bin/python3 /volume1/Christof/Daten/Organisation/030_Infrastruktur/020_Devices/Smart-Home/Logging/csv-export/export_influxdb_to_csv_tmp-ist-wohn_6.py


from influxdb_client import InfluxDBClient, Point, WriteOptions
import pandas as pd
import csv
import warnings
from influxdb_client.client.warnings import MissingPivotFunction
from pathlib import Path

# InfluxDB credentials
url = "http://10.ab.xy.rs:8086/"
token = "Rea..."
myorg = "smarthome"
mybucket = "logging1"

# Output file path
output_file_path = "/volume1/Christof/Daten/Organisation/030_Infrastruktur/020_Devices/Smart-Home/Logging/influx_output_tmp-ist-wohn_2.csv"

# Create InfluxDB client
client = InfluxDBClient(url=url, token=token)

# Suppress the warning about the missing pivot function
warnings.simplefilter("ignore", MissingPivotFunction)

# Check connection
try:
    health = client.health()
    if health.message == 'ready for queries and writes':
        print("Connection successful.")

        # Specify your InfluxDB query here
        query = 'from(bucket: "logging1") |> range(start: -1d)'

        # Run the query
        tables = client.query_api().query(org=myorg, query=query)
        
        # Specify the values you want to filter for
        filter_measurement = "knx.0.Heizung__Klima__Lüftung.EG.Heiz-Wohn-Ess_Temp-IST"
        filter_field = "value"

        # Extract and export data to CSV
        with open(output_file_path, 'w', newline='') as csvfile:
            csv_writer = csv.writer(csvfile)

            # Write header
            csv_writer.writerow(["_time", "_value", "_field", "_measurement"])

            # Print all measurement names for debugging
            measurement_names = set()
            for table in tables:
                for record in table.records:
                    measurement_names.add(record.get_measurement())
            print(f"All measurement names: {measurement_names}")

            # Write data with filters
            for table in tables:
                for record in table.records:
                    # Check if both conditions are met
                    if record.get_measurement() == filter_measurement and record.get_field() == filter_field:
                        csv_writer.writerow([record.get_time(), record.get_value(), record.get_field(), record.get_measurement()])
                
            print(f"Data exported to {output_file_path}")
    else:
        print(f"Connection failed. InfluxDB status: {health.message}")
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

KI ist echt ein Gamechanger.... :)

P.S.: @Marc-Berg moin, Du tippst schneller als ich :)

Ne, ich schreibe weniger! :-)

Oder was könnte noch Ursache für Fehler sein?

Moin,

Dokumentation nicht gelesen ;)
Die Hersteller geben sich da echt Mühe und viel Geld aus :)

Da Du ja von Bucket sprichst, gehe ich davon aus, das Du influxDB >V2 nutzt, dann ist das nicht user, password, sondern org und token!
Und ja, ein Bucket ist die Datenbank im influxDB V2 Sprachgebrauch.

VG
Bernd

P.S.: @Marc-Berg moin, Du tippst schneller als ich :)