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\'}
    ]
}

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\'}
    ]
};

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}
    ]
}

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\'
            }
        }
    ]
};

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.itpon.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);
});

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\'
            }
        }
    ]
};

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);

});