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G2

DataSet

阅读时间约 10 分钟

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。

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://unpkg.com/@antv/data-set"></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://unpkg.com/@antv/data-set"></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', {
      watchingStates: [], // 用空数组，使得这个实例不监听 state 变化
    }) // 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：