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这个堆叠到分组的条形转换示例非常漂亮。但是,它是由随机数生成器运行的,对于我的一生,我无法弄清楚如何用我自己的数据集替换它。

http://bl.ocks.org/mbostock/3943967

如何让这个堆叠到分组的条形转换来导入和使用 .csv 文件而不是随机数据生成器?

<!DOCTYPE html>
<meta charset="utf-8">
<style>

body {
  font: 14px sans-serif;
}

.axis path,
.axis line {
  fill: none;
  stroke: #000;
  shape-rendering: crispEdges;
}

.x.axis path {
  display: none;
}

form {
  position: absolute;
  right: 10px;
  top: 10px;
}

</style>

<form>
  <label><input type="radio" name="mode" value="grouped"> Grouped</label>
  <label><input type="radio" name="mode" value="stacked" checked> Stacked</label>
</form>

<script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js"></script>

<script>

var margin = {top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 40},
    width = 1000 - margin.left - margin.right,
    height = 400 - margin.top - margin.bottom;

var stack = d3.layout.stack(),
    layers = stack(d3.range(n).map(function() { return bumpLayer(m, .1); })),
    yGroupMax = d3.max(layers, function(layer) { return d3.max(layer, function(d) { return d.y; }); }),
    yStackMax = d3.max(layers, function(layer) { return d3.max(layer, function(d) { return d.y0 + d.y; }); });

var x = d3.scale.ordinal()
    .rangeRoundBands([0, width], .1);

var y = d3.scale.linear()
    .rangeRound([height, 0]);

var color = d3.scale.ordinal()
    .range(["#aa0000", "#ffff66", "#99ff99", "#00aa00"]);

var xAxis = d3.svg.axis()
    .scale(x)
    .tickSize(0)
    .tickPadding(6)
    .orient("bottom");

var svg = d3.select("body").append("svg")
    .attr("width", width + margin.left + margin.right)
    .attr("height", height + margin.top + margin.bottom)
  .append("g")
    .attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")");

d3.csv("data.csv", function(error, data) {
  color.domain(d3.keys(data[0]).filter(function(key) { return key !== "Year"; }));

  data.forEach(function(d) {
    var y0 = 0;
    d.power = color.domain().map(function(name) { return {name: name, y0: y0, y1: y0 += +d[name]}; });
    d.total = d.power[d.power.length - 1].y1;
  });

  data.sort(function(b, a) { return b.total - a.total; });

  x.domain(data.map(function(d) { return d.Year; }));
  y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.total; })]);

  svg.append("g")
      .attr("class", "x axis")
      .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
      .call(xAxis);

  svg.append("g")
      .attr("class", "y axis")
      .call(yAxis)
    .append("text")
      .attr("y", -8)
      .attr("x", 40)
      .attr("dy", "0em")
      .style("text-anchor", "end")
      .text("Power (Mw)");

  var year = svg.selectAll(".year")
      .data(data)
    .enter().append("g")
      .attr("class", "g")
      .attr("transform", function(d) { return "translate(" + x(d.Year) + ",0)"; });

  year.selectAll("rect")
      .data(function(d) { return d.power; })
    .enter().append("rect")
      .attr("width", x.rangeBand())
      .attr("y", function(d) { return y(d.y1); })
      .attr("height", function(d) { return y(d.y0) - y(d.y1); })
      .style("fill", function(d) { return color(d.name); });

  var legend = svg.selectAll(".legend")
      .data(color.domain().slice().reverse())
    .enter().append("g")
      .attr("class", "legend")
      .attr("transform", function(d, i) { return "translate(0," + i * 20 + ")"; });

  legend.append("rect")
      .attr("x", width - 800)
      .attr("width", 18)
      .attr("height", 18)
      .style("fill", color);

  legend.append("text")
      .attr("x", width - 770)
      .attr("y", 9)
      .attr("dy", ".35em")
      .style("text-anchor", "begin")
      .text(function(d) { return d; });

});

  rect.transition()
    .delay(function(d, i) { return i * 10; })
    .attr("y", function(d) { return y(d.y0 + d.y); })
    .attr("height", function(d) { return y(d.y0) - y(d.y0 + d.y); });

  svg.append("g")
    .attr("class", "x axis")
    .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
    .call(xAxis);

d3.selectAll("input").on("change", change);

var timeout = setTimeout(function() {
  d3.select("input[value=\"grouped\"]").property("checked", true).each(change);
}, 2000);

function change() {
  clearTimeout(timeout);
  if (this.value === "grouped") transitionGrouped();
  else transitionStacked();
}

function transitionGrouped() {
  y.domain([0, yGroupMax]);

  rect.transition()
      .duration(500)
      .delay(function(d, i) { return i * 10; })
      .attr("x", function(d, i, j) { return x(d.x) + x.rangeBand() / n * j; })
      .attr("width", x.rangeBand() / n)
    .transition()
      .attr("y", function(d) { return y(d.y); })
      .attr("height", function(d) { return height - y(d.y); });
}

function transitionStacked() {
  y.domain([0, yStackMax]);

  rect.transition()
      .duration(500)
      .delay(function(d, i) { return i * 10; })
      .attr("y", function(d) { return y(d.y0 + d.y); })
      .attr("height", function(d) { return y(d.y0) - y(d.y0 + d.y); })
    .transition()
      .attr("x", function(d) { return x(d.x); })
      .attr("width", x.rangeBand());
}

</script>
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3 回答 3

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让我们假设这是您的 json 数据:

[ {"a":"uno", "b":11, "c":21}, {"a":"duo", "b":12, "c":22}, {"a": “tre”,“b”:13,“c”:23}]

数组层的结构如下:

[ [ {x:"uno", y:11, y0:0}, {x:"duo", y:12, y0:0}, {x:"tre", y:13, y0:0} ] , [ {x:"uno", y:21, y0:11}, {x:"duo", y:22, y0:12}, {x:"tre", y:23, y0:13} ] }

两个内部数组对应于图中的两个层。

要将数据从 json 正确转换为堆栈,您需要逐层进行。在下面的代码中,cats是一个数组,其中包含组或类别的名称 ["uno"、"duo"、"tre"],m是它们的编号 (3);vals是层标签数组 ["b", "c"],n是它们的编号 (2)。函数readLayer被调用两次,每层一次。

var stack = d3.layout.stack(),
layers = stack(d3.range(n).map(function(i) { return readLayer(m,i);})),
yGroupMax = d3.max(layers, function(layer) { return d3.max(layer, function(d) { return d.y;});}),
yStackMax = d3.max(layers, function(layer) { return d3.max(layer, function(d) { return d.y0 + d.y;});});

function readLayer(m,r){
    var a = [], i; 
    for (i = 0; i < m; ++i) { a[i] = data[i][vals[r]]; }
    return a.map(function(d, i) { return {x: cats[i], y: a[i]};});
};

请注意,值y0不是由readLayer返回的;它在堆栈函数中创建。

于 2015-02-03T11:07:48.743 回答
0

老问题,但一直在解决同样的问题;希望这可以帮助某人。真的只是扩展了斯科特在下面的回应。迈克·博斯托克,顺便说一句,这是一些了不起的工作。

1)注释掉layers使用测试生成器函数生成的当前数组(您也可以删除/注释掉测试生成器函数)

2) 这是一个新嵌套layers数组的简单示例:

layers = [
            [
                {"x":0,"y":1.5,"y0":0}
            ],
            [
                {"x":0,"y":1.5,"y0":1.5}
            ]
        ];

3)无论您使用什么数据,您仍然需要有人填充n[# of layers/columns per sample period] 和m[number of samples total OR number of period] 变量以匹配您加载到的数组layers

4)控制堆栈视图和堆栈视图y0之间的差异- 还没有完全弄清楚如何返回所需的值,因此现在使用我的源数据来解决它array[0]array[1]function(d)y0

5) 当您开始在评论中添加新周期或 Mike 所说的“样本”时,您将每个“层”分组到单独的周期数组中(等于您正在绘制的层数)。请注意所有先前坐标y0的聚合。y示例n = 4, m=2

layers = [ [ {"x":0,"y":0.5,"y0":0}, {"x":1,"y":1.5,"y0":0} ], [ {"x":0,"y":2.5,"y0":0.5}, {"x":1,"y":1.5,"y0":1.5} ], [ {"x":0,"y":0.5,"y0":3.0}, {"x":1,"y":1.5,"y0":3.0} ], [ {"x":0,"y":2.5,"y0":3.5}, {"x":1,"y":1.5,"y0":4.5} ] ];

于 2014-08-03T04:37:50.547 回答
0

我认为您可能缺少数据中的一个级别。在您的示例中看起来像是data一个对象数组。但在 Mike 的示例中,他使用了一组对象数组:

[
   [{x:, y:}, {x:, y:},...],
   [{x:, y:}, {x:, y:},...],
   ...
]

数组中的第一层是“层”,它表示每个堆栈或组中的条数。<g>每层创建一个元素,将包含该层中的所有 58 个条形图。

数组中的第二层代表每一层中的条本身。

您可能很难将此结构表示为 CSV。您最好将服务器上的数据存储为 JSON。如果出于某种原因需要使用 CSV,则需要弄清楚如何在不使用逗号的情况下表示内部数组。一种选择是添加一个名为“层”的列,并为每一行/对象分配一个层索引值,该值可用于将平面 CSV 数据转换为客户端上的嵌套数组。

于 2013-08-09T23:38:46.963 回答