ECharts 数据集（dataset）

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ECharts 数据集（dataset）

ECharts 使用 dataset 管理数据。

dataset 组件用于单独的数据集声明，从而数据可以单独管理，被多个组件复用，并且可以基于数据指定数据到视觉的映射。

下面是一个最简单的 dataset 的例子：

实例


option = {

    legend: {},

    tooltip: {},

    dataset: {

        // 提供一份数据。

        source: [

            ['product', '2015', '2016', '2017'],

            ['Matcha Latte', 43.3, 85.8, 93.7],

            ['Milk Tea', 83.1, 73.4, 55.1],

            ['Cheese Cocoa', 86.4, 65.2, 82.5],

            ['Walnut Brownie', 72.4, 53.9, 39.1]

        ]

    },

    // 声明一个 X 轴，类目轴（category）。默认情况下，类目轴对应到 dataset 第一列。

    xAxis: {type: 'category'},

    // 声明一个 Y 轴，数值轴。

    yAxis: {},

    // 声明多个 bar 系列，默认情况下，每个系列会自动对应到 dataset 的每一列。

    series: [

        {type: 'bar'},

        {type: 'bar'},

        {type: 'bar'}

    ]

}

知识兔 »

或者也可以使用常见的对象数组的格式：

实例


option = {

    legend: {},

    tooltip: {},

    dataset: {

        // 这里指定了维度名的顺序，从而可以利用默认的维度到坐标轴的映射。

        // 如果不指定 dimensions，也可以通过指定 series.encode 完成映射，参见后文。

        dimensions: ['product', '2015', '2016', '2017'],

        source: [

            {product: 'Matcha Latte', '2015': 43.3, '2016': 85.8, '2017': 93.7},

            {product: 'Milk Tea', '2015': 83.1, '2016': 73.4, '2017': 55.1},

            {product: 'Cheese Cocoa', '2015': 86.4, '2016': 65.2, '2017': 82.5},

            {product: 'Walnut Brownie', '2015': 72.4, '2016': 53.9, '2017': 39.1}

        ]

    },

    xAxis: {type: 'category'},

    yAxis: {},

    series: [

        {type: 'bar'},

        {type: 'bar'},

        {type: 'bar'}

    ]

};

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数据到图形的映射

我们可以在配置项中将数据映射到图形中。

我们可以使用 series.seriesLayoutBy 属性来配置 dataset 是列（column）还是行（row）映射为图形系列（series），默认是按照列（column）来映射。

以下实例我们将通过 seriesLayoutBy 属性来配置数据是使用列显示还是按行显示。

实例


option = {

    legend: {},

    tooltip: {},

    dataset: {

        source: [

            ['product', '2012', '2013', '2014', '2015'],

            ['Matcha Latte', 41.1, 30.4, 65.1, 53.3],

            ['Milk Tea', 86.5, 92.1, 85.7, 83.1],

            ['Cheese Cocoa', 24.1, 67.2, 79.5, 86.4]

        ]

    },

    xAxis: [

        {type: 'category', gridIndex: 0},

        {type: 'category', gridIndex: 1}

    ],

    yAxis: [

        {gridIndex: 0},

        {gridIndex: 1}

    ],

    grid: [

        {bottom: '55%'},

        {top: '55%'}

    ],

    series: [

        // 这几个系列会在第一个直角坐标系中，每个系列对应到 dataset 的每一行。

        {type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},

        {type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},

        {type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},

        // 这几个系列会在第二个直角坐标系中，每个系列对应到 dataset 的每一列。

        {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},

        {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},

        {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},

        {type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1}

    ]

}

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常用图表所描述的数据大部分是"二维表"结构，我们可以使用 series.encode 属性将对应的数据映射到坐标轴（如 X、Y 轴）：

实例


var option = {

    dataset: {

        source: [

            ['score', 'amount', 'product'],

            [89.3, 58212, 'Matcha Latte'],

            [57.1, 78254, 'Milk Tea'],

            [74.4, 41032, 'Cheese Cocoa'],

            [50.1, 12755, 'Cheese Brownie'],

            [89.7, 20145, 'Matcha Cocoa'],

            [68.1, 79146, 'Tea'],

            [19.6, 91852, 'Orange Juice'],

            [10.6, 101852, 'Lemon Juice'],

            [32.7, 20112, 'Walnut Brownie']

        ]

    },

    grid: {containLabel: true},

    xAxis: {},

    yAxis: {type: 'category'},

    series: [

        {

            type: 'bar',

            encode: {

                // 将 "amount" 列映射到 X 轴。

                x: 'amount',

                // 将 "product" 列映射到 Y 轴。

                y: 'product'

            }

        }

    ]

};

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encode 声明的基本结构如下，其中冒号左边是坐标系、标签等特定名称，如 'x', 'y', 'tooltip' 等，冒号右边是数据中的维度名（string 格式）或者维度的序号（number 格式，从 0 开始计数），可以指定一个或多个维度（使用数组）。通常情况下，下面各种信息不需要所有的都写，按需写即可。

下面是 encode 支持的属性：

// 在任何坐标系和系列中，都支持：
encode: {
    // 使用 “名为 product 的维度” 和 “名为 score 的维度” 的值在 tooltip 中显示
    tooltip: ['product', 'score']
    // 使用 “维度 1” 和 “维度 3” 的维度名连起来作为系列名。（有时候名字比较长，这可以避免在 series.name 重复输入这些名字）
    seriesName: [1, 3],
    // 表示使用 “维度2” 中的值作为 id。这在使用 setOption 动态更新数据时有用处，可以使新老数据用 id 对应起来，从而能够产生合适的数据更新动画。
    itemId: 2,
    // 指定数据项的名称使用 “维度3” 在饼图等图表中有用，可以使这个名字显示在图例（legend）中。
    itemName: 3
}

// 直角坐标系（grid/cartesian）特有的属性：
encode: {
    // 把 “维度1”、“维度5”、“名为 score 的维度” 映射到 X 轴：
    x: [1, 5, 'score'],
    // 把“维度0”映射到 Y 轴。
    y: 0
}

// 单轴（singleAxis）特有的属性：
encode: {
    single: 3
}

// 极坐标系（polar）特有的属性：
encode: {
    radius: 3,
    angle: 2
}

// 地理坐标系（geo）特有的属性：
encode: {
    lng: 3,
    lat: 2
}

// 对于一些没有坐标系的图表，例如饼图、漏斗图等，可以是：
encode: {
    value: 3
}

更多 encode 实例：

实例


$.get('https://www.zhishitu.com/static/js/life-expectancy-table.json', function (data) {

    var sizeValue = '57%';

    var symbolSize = 2.5;

    option = {

        legend: {},

        tooltip: {},

        toolbox: {

            left: 'center',

            feature: {

                dataZoom: {}

            }

        },

        grid: [

            {right: sizeValue, bottom: sizeValue},

            {left: sizeValue, bottom: sizeValue},

            {right: sizeValue, top: sizeValue},

            {left: sizeValue, top: sizeValue}

        ],

        xAxis: [

            {type: 'value', gridIndex: 0, name: 'Income', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},

            {type: 'category', gridIndex: 1, name: 'Country', boundaryGap: false, axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},

            {type: 'value', gridIndex: 2, name: 'Income', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}},

            {type: 'value', gridIndex: 3, name: 'Life Expectancy', axisLabel: {rotate: 50, interval: 0}}

        ],

        yAxis: [

            {type: 'value', gridIndex: 0, name: 'Life Expectancy'},

            {type: 'value', gridIndex: 1, name: 'Income'},

            {type: 'value', gridIndex: 2, name: 'Population'},

            {type: 'value', gridIndex: 3, name: 'Population'}

        ],

        dataset: {

            dimensions: [

                'Income',

                'Life Expectancy',

                'Population',

                'Country',

                {name: 'Year', type: 'ordinal'}

            ],

            source: data

        },

        series: [

            {

                type: 'scatter',

                symbolSize: symbolSize,

                xAxisIndex: 0,

                yAxisIndex: 0,

                encode: {

                    x: 'Income',

                    y: 'Life Expectancy',

                    tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]

                }

            },

            {

                type: 'scatter',

                symbolSize: symbolSize,

                xAxisIndex: 1,

                yAxisIndex: 1,

                encode: {

                    x: 'Country',

                    y: 'Income',

                    tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]

                }

            },

            {

                type: 'scatter',

                symbolSize: symbolSize,

                xAxisIndex: 2,

                yAxisIndex: 2,

                encode: {

                    x: 'Income',

                    y: 'Population',

                    tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]

                }

            },

            {

                type: 'scatter',

                symbolSize: symbolSize,

                xAxisIndex: 3,

                yAxisIndex: 3,

                encode: {

                    x: 'Life Expectancy',

                    y: 'Population',

                    tooltip: [0, 1, 2, 3, 4]

                }

            }

        ]

    };



    myChart.setOption(option);

});

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视觉通道（颜色、尺寸等）的映射

我们可以使用 visualMap 组件进行视觉通道的映射。

视觉元素可以是：

symbol: 图元的图形类别。
symbolSize: 图元的大小。
color: 图元的颜色。
colorAlpha: 图元的颜色的透明度。
opacity: 图元以及其附属物（如文字标签）的透明度。
colorLightness: 颜色的明暗度。
colorSaturation: 颜色的饱和度。
colorHue: 颜色的色调。

visualMap 组件可以定义多个，从而可以同时对数据中的多个维度进行视觉映射。

实例


var option = {

    dataset: {

        source: [

            ['score', 'amount', 'product'],

            [89.3, 58212, 'Matcha Latte'],

            [57.1, 78254, 'Milk Tea'],

            [74.4, 41032, 'Cheese Cocoa'],

            [50.1, 12755, 'Cheese Brownie'],

            [89.7, 20145, 'Matcha Cocoa'],

            [68.1, 79146, 'Tea'],

            [19.6, 91852, 'Orange Juice'],

            [10.6, 101852, 'Lemon Juice'],

            [32.7, 20112, 'Walnut Brownie']

        ]

    },

    grid: {containLabel: true},

    xAxis: {name: 'amount'},

    yAxis: {type: 'category'},

    visualMap: {

        orient: 'horizontal',

        left: 'center',

        min: 10,

        max: 100,

        text: ['High Score', 'Low Score'],

        // Map the score column to color

        dimension: 0,

        inRange: {

            color: ['#D7DA8B', '#E15457']

        }

    },

    series: [

        {

            type: 'bar',

            encode: {

                // Map the "amount" column to X axis.

                x: 'amount',

                // Map the "product" column to Y axis

                y: 'product'

            }

        }

    ]

};

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交互联动

以下实例多个图表共享一个 dataset，并带有联动交互：

实例


setTimeout(function () {



    option = {

        legend: {},

        tooltip: {

            trigger: 'axis',

            showContent: false

        },

        dataset: {

            source: [

                ['product', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017'],

                ['Matcha Latte', 41.1, 30.4, 65.1, 53.3, 83.8, 98.7],

                ['Milk Tea', 86.5, 92.1, 85.7, 83.1, 73.4, 55.1],

                ['Cheese Cocoa', 24.1, 67.2, 79.5, 86.4, 65.2, 82.5],

                ['Walnut Brownie', 55.2, 67.1, 69.2, 72.4, 53.9, 39.1]

            ]

        },

        xAxis: {type: 'category'},

        yAxis: {gridIndex: 0},

        grid: {top: '55%'},

        series: [

            {type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},

            {type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},

            {type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},

            {type: 'line', smooth: true, seriesLayoutBy: 'row'},

            {

                type: 'pie',

                id: 'pie',

                radius: '30%',

                center: ['50%', '25%'],

                label: {

                    formatter: '{b}: {@2012} ({d}%)'

                },

                encode: {

                    itemName: 'product',

                    value: '2012',

                    tooltip: '2012'

                }

            }

        ]

    };



    myChart.on('updateAxisPointer', function (event) {

        var xAxisInfo = event.axesInfo[0];

        if (xAxisInfo) {

            var dimension = xAxisInfo.value + 1;

            myChart.setOption({

                series: {

                    id: 'pie',

                    label: {

                        formatter: '{b}: {@[' + dimension + ']} ({d}%)'

                    },

                    encode: {

                        value: dimension,

                        tooltip: dimension

                    }

                }

            });

        }

    });



    myChart.setOption(option);



});

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计算机

2021年11月22日

ECharts 数据集（dataset）