DC.js 数据表
数据表用于以表格格式显示记录。它列出了本章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，其定义如下-
dc.baseMixin
dc.dataTable获取了这个mixin的所有方法，并且有自己绘制数据表的方法，解释如下。
beginSlice([slice])
该方法用于获取或设置开始切片的索引。这个方法在实现分页时很有用。
同样，您也可以执行 endSlice() 函数。
columns( [columns])
该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 代表数据集中的一行。我们可以使用 HTML 来显示数据表中的列。
group(groupFunction)
该方法用于对数据表执行分组功能。
order( [order])
用于排序功能。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 中制作一个数据表。为此，我们需要按照以下步骤操作-
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、表格组和网格列指定了样式。
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");
这里，我们在 line 中分配了一个 barChart 变量 id，countChart id 是 mystats，tableChart id 是 mytable。
第三步：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，我们使用了之前的图表示例中使用的同一 people.csv 文件。
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，
我们已将图表宽度指定为 400，将高度指定为 200。
接下来，我们将域范围指定为 [15,70]。
我们已将 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。
第六步：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));
})
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，使用下面的代码渲染网格-
.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 对列进行了排序并对记录进行了排序。
第 8 步：工作示例
完整代码如下。创建网页 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>
现在，请求浏览器，您将看到以下响应。
在选择 20 到 30 之间的年龄后，它会显示表记录，如下面的屏幕截图所示-
