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積み上げ棒グラフからグループ棒グラフへの遷移のこの例は美しいです。しかし、それは乱数ジェネレーターから機能しており、私の人生では、それを自分のデータセットに置き換える方法がわかりません。

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

ランダム データ ジェネレーターの代わりに .csv ファイルをインポートして操作するには、この積み上げバーからグループ バーへの遷移を取得するにはどうすればよいですか?

<!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 に答える 3

0

古い質問ですが、同じ問題に取り組んでいます。これが誰かに役立つことを願っています。スコットが以下で回答したことを実際に拡張しただけです。マイク・ボストック、これは素晴らしい作品です。

1)layersテスト ジェネレータ関数を使用して生成された現在の配列をコメント アウトします (テスト ジェネレータ関数を削除/コメント アウトすることもできます)。

layers2) 新しいネストされた配列がどのように見えるかの簡単な例を次に示します。

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

3) 使用するデータが何であれ、ロードした配列と一致するように、[nサンプル期間あたりのレイヤー/列の数] 変数とm[サンプルの合計数 OR 期間の数] 変数を入力する必要があります。layers

4)スタッキング ビューのとy0の違いを管理します -必要な値を返す方法がよくわかっていないので、今のところソース データでそれを回避しますarray[0]array[1]function(d)y0

5) 新しい期間または Mike がコメントで「サンプル」と呼んでいるものを追加し始めると、各「レイヤー」を個別の期間配列 (プロットしているレイヤーの数に等しい) にグループ化します。y0が、以前のすべてのy座標の単なる集約であることに注意してください。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 に答える
0

データのレベルが欠落している可能性があると思います。dataあなたの例では、オブジェクトの配列のように見えます。しかし、Mike の例では、オブジェクトの配列の配列を使用しています。

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

配列の最初のレベルは「レイヤー」で、各スタックまたはグループ内の棒の数を表します。レイヤーごとに作成された要素があり<g>、そのレイヤーに 58 本のバーすべてが含まれます。

配列の 2 番目のレベルは、各レイヤー内のバー自体を表します。

おそらく、この構造を CSV として表現するのは難しいでしょう。データをサーバーに JSON として保存する方がよい場合があります。何らかの理由で CSV を使用する必要がある場合は、カンマを使用せずに内部配列を表す方法を理解する必要があります。1 つのオプションは、「レイヤー」と呼ばれる列を追加し、フラットな CSV データをクライアントでネストされた配列に変換するために使用できる各行/オブジェクトにレイヤー インデックス値を割り当てることです。

于 2013-08-09T23:38:46.963 に答える
0

これがあなたのjsonデータであると仮定しましょう:

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

配列レイヤーの構造は次のようになります。

[ [ {x:"ウノ", y:11, y0:0}, {x:"デュオ", y:12, y0:0}, {x:"トレ", y:13, y0:0} ] , [ {x:"ウノ", y:21, y0:11}, {x:"デュオ", y:22, y0:12}, {x:"トレ", y:23, y0:13} ] }

内側の 2 つの配列は、グラフの 2 つの層に対応します。

データを json からスタックに適切に変換するには、レイヤーごとに移動する必要があります。以下のコードでは、catsはグループまたはカテゴリ ["uno"、"duo"、"tre"] の名前を含む配列であり、mはその番号 (3) です。valsはレイヤー ラベル ["b", "c"] の配列で、nはその番号 (2) です。関数readLayerは、レイヤーごとに 1 回ずつ、2 回呼び出されます。

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]};});
};

値y0readLayerによって返されないことに注意してください。スタック関数で作成されます。

于 2015-02-03T11:07:48.743 に答える