德鲁伊时间序列行计数聚合

Question

我目前正在通过pydruid使用时间序列查询来计算Druid数据源中单个维度的平均值。这基于文档（https://github.com/druid-io/pydruid）中的示例：

from pydruid.client import PyDruid
from pydruid.utils.aggregators import count, doublesum

client = PyDruid()
client.timeseries(
                   datasource='test_datasource',
                   granularity='hour',
                   intervals='2019-05-13T11:00:00.000/2019-05-23T17:00:00.000',
                   aggregations={
                                 'sum':doublesum('dimension_name'),
                                 'count': count('rows')
                                },
                   post_aggregations={
                                      'average': (
                                                  Field('sum')/ Field('count')
                                                 )
                                      }
                  )

我的问题是我不知道count（'rows'）在做什么。这似乎给出了数据源的总行数，并且未在维度上进行过滤。因此，我不知道如果所讨论的维度中的一行具有空值，则平均值是否会不正确。

我想知道是否有人知道如何正确计算平均值？

非常感谢