DC.js - 仪表板工作示例( Dashboard Working Example)
在本章中，我们将通过单击并选择图表来在DC中开发仪表板。
工作示例 (Working Example)
现在，我们有了背景，可以开始编写一些代码。 它包含以下步骤 -
第1步:添加样式
让我们使用下面给出的编码在CSS中添加样式。
<style>
.dc-chart { font-size: 12px; }
.dc-grid-top { padding-left: 10px; font-size: 14px; font-weight: bold; }
.dc-grid-item { padding-left: 10px; font-size: 12px; font-weight: normal; }
</style>
在这里，我们为图表，网格顶部和网格项分配了样式。
第2步:创建变量
让我们在DC中创建一个变量，如下所示。
var barChart = dc.barChart('#line');
var pieChart = dc.pieChart('#pie');
var countChart = dc.dataCount("#mystats");
var gridChart = dc.dataGrid("#mygrid");
在这里，我们在行中分配了一个barChart变量id，countChart id是mystats，pieChart是pie，gridChart id是mygrid。
第3步:读取数据
从people.csv文件中读取数据，如下所示。
d3.csv("data/people.csv", function(errors, people) {
var mycrossfilter = crossfilter(people);
}
如果数据不存在，则返回错误。 现在，将数据分配给交叉过滤器。 在这里，我们使用了相同的people.csv文件，我们在之前的图表示例中使用了该文件。 它看起来如下所示。
id,name,gender,DOB,MaritalStatus,CreditCardType
1,Damaris,Female,1973-02-18,false,visa-electron
2,Barbe,Female,1969-04-10,true,americanexpress
3,Belia,Female,1960-04-16,false,maestro
4,Leoline,Female,1995-01-19,true,bankcard
5,Valentine,Female,1992-04-16,false,
6,Rosanne,Female,1985-01-05,true,bankcard
7,Shalna,Female,1956-11-01,false,jcb
8,Mordy,Male,1990-03-27,true,china-unionpay
.........................................
.........................................
第4步:设置年龄的维度
您可以使用下面的编码设置尺寸。
var ageDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) {
return ~~((Date.now() - new Date(data.DOB))/(31557600000))
});
在指定维度后，使用下面给出的编码对年龄进行分组。
var ageGroup = ageDimension.group().reduceCount();
第5步:设置性别维度
您可以使用下面的编码设置尺寸。
// gender dimension
var genderDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) { return data.gender; });
var genderGroup = genderDimension.group().reduceCount();
第6步:生成条形图
现在，使用下面的编码生成条形图。
barChart
.width(400)
.height(200)
.x(d3.scale.linear().domain([15,70]))
.yAxisLabel("Count")
.xAxisLabel("Age")
.elasticY(true)
.elasticX(true)
.dimension(ageDimension)
.group(ageGroup);
这里，
- 我们将图表宽度指定为400，将高度指定为200。
- 接下来，我们将域范围指定为[15,70]。
- 我们将x轴标签设置为年龄，将y轴标签设置为计数。
- 我们已将elasticY和X函数指定为true。
第7步:生成饼图
现在，使用下面的编码生成饼图。
pieChart
.width(200)
.height(100)
.dimension(genderDimension)
.group(genderGroup);
这里，
- 我们将图表宽度指定为200，高度指定为100。
- 现在，按性别对维度进行分组。
第8步:创建网格和计数图表
现在，使用下面给出的编码创建网格并计算图表。
countChart
.dimension(mycrossfilter)
.group(mycrossfilter.groupAll());
gridChart
.dimension(ageDimension)
.group(function (data) {
return ~~((Date.now() - new Date(data.DOB))/(31557600000));
})
第9步:渲染网格并计数
现在，使用下面的编码渲染网格和计数。
.size(100)
.htmlGroup (function(d) {
return 'Age: ' + d.key +
'; Count: ' + d.values.length +
' people'
})
.html (function(d) { return d.name; })
.sortBy(function (d) {
return d.name;
})
.order(d3.ascending);
barChart.render();
pieChart.render();
countChart.render();
gridChart.render();
在这里，我们使用html（）函数对名称进行了排序，最后渲染了图表。
第10步:工作示例
完整的代码如下。 创建网页dashboard.html并向其添加以下更改。
<html>
<head>
<title>DC dashboard sample</title>
<link rel = "stylesheet" type = "text/css" href = "css/bootstrap.css">
<link rel = "stylesheet" type = "text/css" href = "css/dc.css"/>
<style>
.dc-chart { font-size: 12px; }
.dc-grid-top { padding-left: 10px; font-size: 14px; font-weight: bold; }
.dc-grid-item { padding-left: 10px; font-size: 12px; font-weight: normal; }
</style>
<script src = "js/d3.js"></script>
<script src = "js/crossfilter.js"></script>
<script src = "js/dc.js"></script>
</head>
<body>
<div>
<div style = "width: 600px;">
<div id = "mystats" class = "dc-data-count" style = "float: right">
<span class = "filter-count"></span> selected out of <span
class = "total-count"></span> | <a href = "javascript:dc.filterAll();
dc.renderAll();">Reset All</a>
</div>
</div>
<div style = "clear: both; padding-top: 20px;">
<div>
<div id = "line"></div>
<div id = "pie"></div>
</div>
</div>
<div style = "clear: both">
<div class = "dc-data-grid" id = "mygrid"></div>
</div>
</div>
<script language = "javascript">
var barChart = dc.barChart('#line'); // , 'myChartGroup');
var pieChart = dc.pieChart('#pie'); //, 'myChartGroup');
var countChart = dc.dataCount("#mystats");
var gridChart = dc.dataGrid("#mygrid");
d3.csv("data/people.csv", function(errors, people) {
var mycrossfilter = crossfilter(people);
// age dimension
var ageDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) {
return ~~((Date.now() - new Date(data.DOB))/(31557600000))
});
var ageGroup = ageDimension.group().reduceCount();
// gender dimension
var genderDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) {
return data.gender;
});
var genderGroup = genderDimension.group().reduceCount();
barChart
.width(400)
.height(200)
.x(d3.scale.linear().domain([15,70]))
.yAxisLabel("Count")
.xAxisLabel("Age")
.elasticY(true)
.elasticX(true)
.dimension(ageDimension)
.group(ageGroup);
pieChart
.width(200)
.height(100)
.dimension(genderDimension)
.group(genderGroup);
countChart
.dimension(mycrossfilter)
.group(mycrossfilter.groupAll());
gridChart
.dimension(ageDimension)
.group(function (data) {
return ~~((Date.now() - new Date(data.DOB))/(31557600000));
})
.size(100)
.htmlGroup (function(d) {
return 'Age: ' + d.key +
'; Count: ' + d.values.length +
' people'
})
.html (function(d) { return d.name; })
.sortBy(function (d) {
return d.name;
})
.order(d3.ascending);
barChart.render();
pieChart.render();
countChart.render();
gridChart.render();
});
</script>
</body>
</html>
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新页面打开您可以通过单击条形图，饼图并查看数据如何更改来检查自己。
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