DataSet

自 G2 3.0 版本开始,原先内置的数据处理模块 frame 从 G2 包中抽离出来,独立成为 DataSet 包。DataSet 的目标是为数据可视化场景提供状态驱动(state driven)的、丰富而强大的数据处理能力。

术语表

术语英文描述
数据集DataSet一组数据集合
数据视图DataView单个数据视图,目前有普通二维数据(类似一张数据库表)、树形数据、图数据和地理信息数据几种类型
状态量state数据集内部流转的控制数据状态的变量
变换Transform数据变换函数,数据视图做数据处理时使用,包括图布局、数据补全、数据过滤等等
连接器Connector数据接入函数,用于把某种数据源(譬如 csv)载入到某个数据视图上

简介

在 G2 的 1.x 和 2.x 版本里,统计函数和数据处理是和图形语法混合在一起的。这一方面导致了不必要的隐喻,造成额外的理解成本,另一方面把数据处理模块( Frame 和 Stat )内置也限制了 G2 数据处理能力的进一步发展。

为追求更极致的体验,我们把数据处理部分从 G2 中完全抽离出来,对数据处理本身进行了进一步的抽象,扩展和优化,从而实现了一个独立的数据处理模块 DataSet。

首先我们把数据处理分为两个大的步骤:数据连接(Connector)和数据转换(Transform)。Connector 负责导入和归一化数据(譬如导入 CSV 数据,导入 GeoJSON 数据等),Transform 负责进行各种数据转换操作(譬如图布局、数据统计、数据补全等)。通过这样的分层,支持了前端社区非常全面的数据处理相关的算法和模块;其次,我们在单个数据视图(DataView)的基础上增加了数据集(DataSet)的概念,通过统一的 DataSet 管理,实现了各个数据视图之间的状态同步和交互。整个数据处理模块的架构如下图。

data-set structure

DataSet 支持状态量(State)可以实现多个图表之间的联动

安装

浏览器引入

可以通过<script>标签引入在线资源或者本地脚本。

<!-- 引入在线资源 -->
<script src="https://gw.alipayobjects.com/os/antv/assets/data-set/0.8.3/data-set.min.js"></script>
<!-- 引入本地脚本 -->
<script src="./data-set.js"></script>

这样,就可以在后续脚本中得到全局变量 DataSet。

<script src="https://gw.alipayobjects.com/os/antv/assets/data-set/0.8.3/data-set.min.js"></script>
<script>
const dv = new DataSet.View();
</script>

通过 npm 安装

我们提供了 DataSet 的 npm 包,可以通过下面的命令进行安装。

npm install @antv/data-set --save

安装后即可使用 import 或者 require 进行引用。

import { View } from '@antv/data-set';
const dv = new View();

功能介绍

DataSet 主要完成了以下功能:

  • 源数据的解析,将csv, dsv,geojson 转成标准的JSON,查看Connector
  • 加工数据,包括 filter,map,fold(补数据) 等操作,查看 Transform
  • 统计函数,汇总统计、百分比、封箱 等统计函数,查看 Transform
  • 特殊数据处理,包括 地理数据、矩形树图、桑基图、文字云 的数据处理,查看 Transform

使用示例

单独使用 DataView

如果仅仅是对数据进行加工,不需要图表联动

状态量

在G2 3.0 中使用 DataSet 的状态量(State) 可以很容易的实现图表的联动,步骤如下:

  1. 创建 DataSet 对象,指定状态量
  2. 创建 DataView 对象,在 transform 中使用状态量
  3. 创建图表,引用前面创建 DataView
  4. 改变状态量,所有 DataView 更新
// step1 创建 dataset 指定状态量
const ds = new DataSet({
  state: {
    year: '2010'
  }
});

// step2 创建 DataView
const dv = ds.createView().source(data);

dv.transform({
  type: 'filter',
  callback(row) {
    return row.year === ds.state.year;
  }
});


// step3 引用 DataView
chart.source(dv);

// step4 更新状态量
ds.setState('year', '2012');

注意

  • 在 DataSet 创建了状态量后,默认会影响其管理的所有的 DataView, 可以通过 watchingStates 明确的指定受那些状态量影响,设置为空数组时不受状态量的影响。
  • 所有引用了 DataSet 管理的 DataView 的图表都会受自动刷新,不需要手工刷新。

图表联动示例

假设我们有一个 CSV 文件 population-by-age.csv,里面的数据是美国各个州不同年龄段的人口数量,文件内容如下:

State小于5岁5至13岁14至17岁18至24岁25至44岁45至64岁65岁及以上
WY3825360890293145398013733814727965614
DC3635250439252257556919355714004370648
VT3263562538337576167915541918859386649
ND4189667358337948262915491316661594276
AK5208385640421537425719872418315950277
SD58566944384530582869196738210178116100
........................

我们希望把 CSV 文件的内容载入,画一个以州为横轴,人口数量为纵轴的层叠柱状图,并且在查看某个柱子的时候,希望能看到对应某个州的对比各个年龄段人口数量的饼图。下面我们来看看应该怎么画?

Step1:创建数据集 DataSet 实例,管理 state 状态量

const ds = new DataSet({
  state: {
    currentState: 'WY'
  }
});

Step2:为层叠柱状图创建数据视图 View 实例,装载数据

/*
 * 如果不需要用到状态管理之类的功能,也可以不基于 DataSet 实例创建数据视图
 * 直接用 const dv = new DataSet.View();
 * 本例需要用状态量在不同的数据视图实例之间通信,所以需要有一个 DataSet 实例管理状态量
 */
$.get('/assets/data/population-by-age.csv', data => {
  const dvForAll = ds
    .createView('populationByAge') // 在 DataSet 实例下创建名为 populationByAge 的数据视图
    .source(data, {
      type: 'csv', // 使用 CSV 类型的 Connector 装载 data
    });
});

Step3:合并人口数量列(新增"年龄段"和"人口"字段,把各个年龄段的人口数量列数据合并到这两列上)

dvForAll.transform({
  type: 'fold',
  fields: [ '小于5岁','5至13岁','14至17岁','18至24岁','25至44岁','45至64岁','65岁及以上' ],
  key: 'age',
  value: 'population'
});

Step4:为饼图创建数据视图实例,继承上一个数据视图的数据,通过状态量 currentState 过滤数据、统计不同年龄段人口占比

const dvForOneState = ds
  .createView('populationOfOneState')
  .source(dvForAll); // 从全量数据继承,写法也可以是 .source('populationByAge')
    
dvForOneState
  .transform({ // 过滤数据
    type: 'filter',
    callback(row) {
      return row.state === ds.state.currentState;
    }
  })
  .transform({
    type: 'percent',
    field: 'population',
    dimension: 'age',
    as: 'percent'
  });

Step5:最后使用 G2 绘图、绑定事件

const c1 = new G2.Chart({
  id: 'c1',
  forceFit: true,
  height: 400,
});
c1.source(dvForAll);
c1.legend({
  position: 'top',
});
c1.axis('population', {
  label: {
    formatter: val => {
      return val / 1000000 + 'M';
    }
  }
});
c1.intervalStack()
  .position('state*population')
  .color('age')
  .select(true, {
    mode: 'single',
    style: {
      stroke: 'red',
      strokeWidth: 5
    }
  });
c1.on('tooltip:change', function(evt) {
  const items = evt.items || [];
  if (items[0]) {
    ds.setState('currentState', items[0].title);
  }
});

const c2 = new G2.Chart({
  id: 'c2',
  forceFit: true,
  height: 300,
  padding: 0,
});
c2.source(dvForOneState);
c2.coord('theta', {
  radius: 0.8 // 设置饼图的大小
});
c2.legend(false);
c2.intervalStack()
  .position('percent')
  .color('age')
  .label('age*percent',function(age, percent) {
    percent = (percent * 100).toFixed(2) + '%';
    return age + ' ' + percent;
  });

c1.render();
c2.render();

效果: