Konwertowanie metody d3.csv do metody d3.csv.parse

Question

Po prostu trzeba narysować wykres d3 danych zebranych z zapytania sql, więc nie mam pliku CSV lub CSV, ale ciąg danych w CSV format. Wiem, że mogę użyć metody d3.csv.parse, ale jakoś nie mogłem wymyślić jak przekonwertować przykładowy kod dla wykresu słupkowego CSV, używając danych z pliku do metody csv.parse dla danych zawartych w zmiennej łańcuchowej.

oto przykładowy kod do pliku csv:

d3.csv("data.csv", type, function(error, data) { 
    x.domain(data.map(function(d) { return d.letter; })); 
    y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.frequency; })]); 

Oto przykładowe dane do celów testowych i kod, który nie działa

var bardata="letter,frequency\nA,0.89\nB,0.71\nC,0.45"; 
d3.csv.parse(bardata,type, function(data) { 
    x.domain(data.map(function(d) { return d.letter; })); 
    y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.frequency; })]); 

Najwyraźniej, nie mogę po prostu zastąpić plik z plikiem var zawierającym zawartość pliku. Jaki byłby najlepszy sposób na zrobienie tego?

Dziękujemy

Answer 1

d3.csv.parse akceptuje tylko dwa parametry - ciąg, który zawiera dane CSV oraz funkcję dostępowej, które można użyć do skonstruowania tablicę danych. Zauważ różnicę między d3.csv i d3.tsv, które jednocześnie przyjmują funkcję zwrotną jako parametr.

letters = d3.csv.parse(bardata, function(d) { 
    return { 
     letter:d.letter, 
     frequency:+d.frequency 
    }; 
}); 

Byłoby to zanalizować dane CSV bardata i umieścić wartości w tablicy w letters. W rzeczywistości funkcja akcesor jest opcjonalna. Następujące czynności również robią to samo:

letters = d3.csv.parse(bardata); 

Po utworzeniu macierzy można jak zwykle zbudować wykres słupkowy. Zobacz fragment poniżej.

var bardata="letter,frequency\nA,0.89\nB,0.71\nC,0.45"; 
 

 
var margin = {top: 20, right: 30, bottom: 30, left: 40}, 
 
    width = 960 - margin.left - margin.right, 
 
    height = 500 - margin.top - margin.bottom; 
 

 
var x = d3.scale.ordinal() 
 
    .rangeRoundBands([0, width], .1, .2); 
 

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

 
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 + ")"); 
 

 
letters = d3.csv.parse(bardata, function(d) { 
 
    return { 
 
     letter:d.letter, 
 
     frequency:+d.frequency 
 
    }; 
 
}); 
 

 
x.domain(letters.map(function(d) { return d.letter; })); 
 
y.domain([0, d3.max(letters, function(d) { return d.frequency; })]); 
 

 
svg.append("g") 
 
    .attr("class", "x axis") 
 
    .attr("transform", "translate(0," + height + ")") 
 
    .call(d3.svg.axis().scale(x).orient("bottom")); 
 

 
svg.append("g") 
 
    .attr("class", "y axis") 
 
    .call(d3.svg.axis().scale(y).orient("left")); 
 

 
svg.selectAll(".bar") 
 
    .data(letters) 
 
    .enter().append("rect") 
 
    .attr("class", "bar") 
 
    .attr("x", function(d) { return x(d.letter); }) 
 
    .attr("width", x.rangeBand()) 
 
    .attr("y", function(d) { return y(d.frequency); }) 
 
    .attr("height", function(d) { return height - y(d.frequency); });

<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/3.0.4/d3.min.js"></script>