Data Grid
数据网格用于过滤和显示记录。 本章详细介绍了数据网格。
数据网格方法
在继续绘制数据网格之前,我们应该了解dc.dataGrid类及其方法。 该类使用mixin来获取绘制数据网格图的基本功能,该图表定义如下 -
- dc.baseMixin
dc.dataGrid获取此mixin的所有方法,并且有自己的方法来绘制数据网格,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,您可以执行endSlice()。
group(function)
此方法用于执行数据网格的组功能。
html( [html])
此方法用于获取或设置函数以生成动态html。
order( [order])
它用于对订单功能进行排序。
size( [size])
它用于显示网格中的项目数。
sortBy( [sortByFunction])
此方法用于获取或设置排序依据功能。 我们可以使用此函数对特定字段进行排序。 例如:我们可以按年龄排序,定义如下 -
chart.sortBy(function(d) {
return d.age;
});
数据网格示例
让我们在DC中执行数据网格。 为此,我们需要按照以下步骤进行操作 -
第1步:添加样式
让我们使用下面的编码在CSS中添加样式 -
.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; }
在这里,我们为图表,grid-top和grid-item分配了样式。
第2步:创建变量
让我们在DC中创建一个变量,如下所述 -
var barChart = dc.barChart('#line');
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,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,该文件在我们之前的图表示例中使用。 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:创建网格图
现在,使用下面给出的编码创建网格图 -
gridChart
.dimension(ageDimension)
.group(function (data) {
return ~~((Date.now() - new Date(data.DOB))/(31557600000));
})
第7步:渲染网格
现在,使用下面给出的编码渲染网格 -
.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();
countChart.render();
gridChart.render();
在这里,我们使用html()函数对名称进行了排序,最终渲染了图表。
第8步:工作示例
完整的代码如下。 创建一个网页datagrid.html并添加以下更改。
<html>
<head>
<title>DC datagrid 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>
</div>
<div style = "clear: both">
<div class = "dc-data-grid" id = "mygrid"></div>
</div>
</div>
<script language = "javascript">
var barChart = dc.barChart('#line');
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();
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());
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();
countChart.render();
gridChart.render();
});
</script>
</body>
</html>
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