数据表（Data Table）

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2023-12-01

数据表用于以表格格式显示记录。它列出了本章中详细解释的交叉过滤器数据集记录。

数据表方法

在继续绘制数据表之前，我们应该了解dc.dataTable类及其方法。它使用mixin来获得绘制数据表图表的基本功能，该图表定义如下 -

dc.baseMixin

dc.dataTable获取此mixin的所有方法，并有自己的方法来绘制数据表，如下所述。

beginSlice( [slice])

此方法用于获取或设置开始切片的索引。实现分页时，此方法很有用。

同样，您也可以执行endSlice（）函数。

columns( [columns])

此方法用于获取或设置列函数。它使用以下方法指定要显示的列。

chart.columns([
   function(d) { return d.mark; },
   function(d) { return d.low; },
   function(d) { return d.high; },
   function(d) { return numberFormat(d.high - d.low); },
   function(d) { return d.volume; }
]);

这里，d表示数据集中的一行。我们可以使用HTML来显示数据表中的列。

group(groupFunction)

此方法用于执行数据表的组功能。

order( [order])

它用于对订单功能进行排序。如果顺序是升序，那么dimension（）将使用.bottom（）来获取数据，否则它将使用dimension（）。top（）。

数据表示例

让我们在DC中创建一个数据表。为此，我们需要按照以下步骤进行操作 -

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 -

.dc-chart { font-size: 12px; }
.dc-table-group { padding-left: 10px; font-size: 14px; font-weight: bold; }
.dc-table-column { padding-left: 10px; font-size: 12px; font-weight: normal; }

在这里，我们为图表，表组和网格列分配了样式。

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 countChart = dc.dataCount("#mystats");
var tableChart = dc.dataTable("#mytable");

在这里，我们已经分配了一个barChart变量id，countChart id是mystats，tableChart id是mytable。

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，该文件在我们之前的图表示例中使用。

它看起来如下 -

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:设置尺寸

您可以使用下面给出的编码设置尺寸 -

var ageDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) { 
   return ~~((Date.now() - new Date(data.DOB))/(31557600000)) 
});

分配维度后，使用下面给出的编码对年龄进行分组 -

var ageGroup = ageDimension.group().reduceCount();

第5步:生成图表

现在，使用下面给出的编码生成条形图 -

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6步:创建数据表

现在，使用下面给出的编码创建数据表 -

countChart
   .dimension(mycrossfilter)
   .group(mycrossfilter.groupAll());
tableChart
   .dimension(ageDimension)
   .group(function (data) {
      return ~~((Date.now() - new Date(data.DOB))/(31557600000));
   })

在这里，我们指定了年龄维度并对数据进行分组。

第7步:渲染表格

现在，使用下面的编码渲染网格 -

.size(Infinity)
   .columns(['name', 'DOB'])
   .sortBy(function (d) {
      return d.value;
   })
   .order(d3.ascending);
barChart.render();
countChart.render();
tableChart.render();

在这里，我们使用DOB对列进行排序并对记录进行排序。

第8步:工作示例

完整的代码如下。创建一个网页datatable.html并添加以下更改。

<html>
   <head>
      <title>DC datatable 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-table-group { padding-left: 10px; font-size: 14px; font-weight: bold; }
         .dc-table-column { 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>
         </div>
         <div style = "clear: both">
            <div id = "mytable"></div>
         </div>
      </div>
      <script language = "javascript">
         var barChart = dc.barChart('#line'); // , 'myChartGroup');
         var countChart = dc.dataCount("#mystats");
         var tableChart = dc.dataTable("#mytable");
         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();
            barChart
               .width(400)
               .height(200)
               .x(d3.scale.linear().domain([15,70]))
               .yAxisLabel("Count")
               .xAxisLabel("Age")
               .elasticY(true)
               .elasticX(true)
               .dimension(ageDimension)
               .group(ageGroup);
            countChart
               .dimension(mycrossfilter)
               .group(mycrossfilter.groupAll());
            tableChart
               .dimension(ageDimension)
               .group(function (data) {
                  return ~~((Date.now() - new Date(data.DOB))/(31557600000));
               })
               .size(Infinity)
               .columns(['name', 'DOB'])
               .sortBy(function (d) {
                  return d.value;
               })
               .order(d3.ascending);
            barChart.render();
            countChart.render();
            tableChart.render();
         });
      </script>
   </body>
</html>

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