【HZHE004】黄子涵学习Echarts
概念篇
数据集
数据集（dataset）是专门用来管理数据的组件。虽然每个系列都可以在 series.data 中设置数据，但是从 ECharts4 支持 数据集 开始，更推荐使用 数据集 来管理数据。因为这样，数据可以被多个组件复用，也方便进行 “数据和其他配置” 分离的配置风格。毕竟，在运行时，数据是最常改变的，而其他配置大多并不会改变。
在系列中设置数据
如果数据设置在 系列（series）中，例如：
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在系列中设置数据
这种方式的优点是，适于对一些特殊的数据结构（如“树”、“图”、超大数据）进行一定的数据类型定制。 但是缺点是，常需要用户先处理数据，把数据分割设置到各个系列（和类目轴）中。此外，不利于多个系列共享一份数据，也不利于基于原始数据进行图表类型、系列的映射安排。
在数据集中设置数据
而数据设置在 数据集（dataset）中，会有这些好处：
- 能够贴近数据可视化常见思维方式：（I）提供数据，（II）指定数据到视觉的映射，从而形成图表。
- 数据和其他配置可以被分离开来。数据常变，其他配置常不变。分开易于分别管理。
- 数据可以被多个系列或者组件复用，对于大数据量的场景，不必为每个系列创建一份数据。
- 支持更多的数据的常用格式，例如二维数组、对象数组等，一定程度上避免使用者为了数据格式而进行转换。
一个最简单的 dataset 的例子
下面是一个最简单的 dataset 的例子：
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一个最简单的 dataset 的例子
使用常见的“对象数组”的格式
或者也可以使用常见的“对象数组”的格式：
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使用常见的“对象数组”的格式
数据到图形的映射
如上所述，数据可视化的一个常见思路是：（I）提供数据，（II）指定数据到视觉的映射。
简而言之，可以进行这些映射的设定：
-
指定
数据集的列（column）还是行（row）映射为系列（series）。这件事可以使用 series.seriesLayoutBy 属性来配置。默认是按照列（column）来映射。 -
指定维度映射的规则：如何从 dataset 的维度（一个“维度”的意思是一行/列）映射到坐标轴（如 X、Y 轴）、提示框（tooltip）、标签（label）、图形元素大小颜色等（visualMap）。这件事可以使用 series.encode 属性，以及 visualMap 组件来配置（如果有需要映射颜色大小等视觉维度的话）。上面的例子中，没有给出这种映射配置，那么 ECharts 就按最常见的理解进行默认映射：X 坐标轴声明为类目轴，默认情况下会自动对应到
dataset.source中的第一列；三个柱图系列，一一对应到dataset.source中后面每一列。
把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（series）
下面详细解释这些映射的设定。
有了数据表之后，使用者可以灵活地配置：数据如何对应到轴和图形系列。
用户可以使用 seriesLayoutBy 配置项，改变图表对于行列的理解。seriesLayoutBy 可取值：
- ‘column’: 默认值。系列被安放到
dataset的列上面。 - ‘row’: 系列被安放到
dataset的行上面。
看这个例子：
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把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（series）
维度（ dimension ）
常用图表所描述的数据大部分是“二维表”结构，上述的例子中，我们都使用二维数组来容纳二维表。现在，当我们把系列（ series ）对应到“列”的时候，那么每一列就称为一个“维度（ dimension ）”，而每一行称为数据项（ item ）。反之，如果我们把系列（ series ）对应到表行，那么每一行就是“维度（ dimension ）”，每一列就是数据项（ item ）。
维度可以有单独的名字，便于在图表中显示。维度名（ dimension name ）可以在定义在 dataset 的第一行（或者第一列）。例如上面的例子中，'score'、'amount'、'product' 就是维度名。从第二行开始，才是正式的数据。dataset.source 中第一行（列）到底包含不包含维度名，ECharts 默认会自动探测。当然也可以设置 dataset.sourceHeader: true 显示声明第一行（列）就是维度，或者 dataset.sourceHeader: false 表明第一行（列）开始就直接是数据。
维度的定义，也可以使用单独的 dataset.dimensions 或者 series.dimensions 来定义，这样可以同时指定维度名，和维度的类型（ dimension type ）：
var option1 = {
dataset: {
dimensions: [
{ name: 'score' },
// 可以简写为 string ，表示 dimension name 。
'amount',
// 可以在 type 中指定维度类型。
{ name: 'product', type: 'ordinal' }
],
source: [
//...
]
}
// ...
};
var option2 = {
dataset: {
source: [
// ...
]
},
series: {
type: 'line',
// series.dimensions 会更优先于 dataset.dimension 采纳。
dimensions: [
null, // 可以设置为 null 表示不想设置维度名
'amount',
{ name: 'product', type: 'ordinal' }
]
}
// ...
};
大多数情况下，我们并不需要去设置维度类型，因为 ECharts 会自动尝试判断。但是如果不足够准确时，可以手动设置维度类型。
维度类型（ dimension type ）可以取这些值：
'number': 默认，表示普通数据。'ordinal': 对于类目、文本这些 string 类型的数据，如果需要能在数轴上使用，须是 ‘ordinal’ 类型。ECharts 默认会试图自动判断这个类型。但是自动判断也可能不准确，所以使用者也可以手动强制指定。'time': 表示时间数据。设置成'time'则能支持自动解析数据成时间戳（timestamp），比如该维度的数据是 ‘2017-05-10’，会自动被解析。如果这个维度被用在时间数轴（axis.type 为'time'）上，那么会被自动设置为'time'类型。时间类型的支持参见 data。'float': 如果设置成'float'，在存储时候会使用TypedArray，对性能优化有好处。'int': 如果设置成'int'，在存储时候会使用TypedArray，对性能优化有好处。
数据到图形的映射（ series.encode ）
了解了维度的概念后，我们就可以使用 series.encode 来做映射。总体是这样的感觉：
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数据到图形的映射（ series.encode ）
series.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 series.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
}
这是个更丰富的 series.encode 的 示例 。
默认的 series.encode
值得一提的是，当 series.encode 并没有指定时，ECharts 针对最常见直角坐标系中的图表（折线图、柱状图、散点图、K 线图等）、饼图、漏斗图，会采用一些默认的映射规则。默认的映射规则比较简单，大体是：
- 在坐标系中（如直角坐标系、极坐标系等）
- 如果有类目轴（axis.type 为 ‘category’），则将第一列（行）映射到这个轴上，后续每一列（行）对应一个系列。
- 如果没有类目轴，假如坐标系有两个轴（例如直角坐标系的 X Y 轴），则每两列对应一个系列，这两列分别映射到这两个轴上。
- 如果没有坐标系（如饼图）
- 取第一列（行）为名字，第二列（行）为数值（如果只有一列，则取第一列为数值）。
默认的规则不能满足要求时，就可以自己来配置encode，也并不复杂。这是一个 例子:
- 取第一列（行）为名字，第二列（行）为数值（如果只有一列，则取第一列为数值）。
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自己来配置 encode
几个常见的 series.encode 设置方式举例
问：如何把第三列设置为 X 轴，第五列设置为 Y 轴？
答：
option = {
series: {
encode: { x: 2, y: 4 },
seriesLayoutBy: 'row'
// ...
}
};
问：如何把第二列设置为标签？
答： 关于标签的显示 label.formatter，现在支持引用特定维度的值，例如：
series: {
label: {
// `'{@score}'` 表示 “名为 score” 的维度里的值。
// `'{@[4]}'` 表示引用序号为 4 的维度里的值。
formatter: 'aaa{@product}bbb{@score}ccc{@[4]}ddd';
}
}
问：如何让第 2 列和第 3 列显示在提示框（tooltip）中？
答：
option = {
series: {
encode: {
tooltip: [1, 2]
// ...
}
// ...
}
};
问：数据里没有维度名，那么怎么给出维度名？
答：
var option = {
dataset: {
dimensions: ['score', 'amount'],
source: [
[89.3, 3371],
[92.1, 8123],
[94.4, 1954],
[85.4, 829]
]
}
};
问：如何把第三列映射为气泡图的点的大小？
答：
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把第三列映射为气泡图的点的大小
问：encode 里指定了映射，但是不管用？
答：可以查查有没有拼错，比如，维度名是：'Life Expectancy'，encode 中拼成了 'Life Expectency'。
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。详见 visualMap 文档的介绍。这是一个 示例：
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视觉通道（颜色、尺寸等）的映射
数据的各种格式
多数常见图表中，数据适于用二维表的形式描述。广为使用的数据表格软件（如 MS Excel、Numbers）或者关系数据数据库都是二维表。他们的数据可以导出成 JSON 格式，输入到 dataset.source 中，在不少情况下可以免去一些数据处理的步骤。
假如数据导出成 csv 文件，那么可以使用一些 csv 工具如 dsv 或者 PapaParse 将 csv 转成 JSON。
- dsv
- PapaParse
在 JavaScript 常用的数据传输格式中，二维数组可以比较直观的存储二维表。前面的示例都是使用二维数组表示。
除了二维数组以外，dataset 也支持例如下面 key-value 方式的数据格式，这类格式也非常常见。但是这类格式中，目前并不支持 seriesLayoutBy 参数。
dataset: [
{
// 按行的 key-value 形式（对象数组），这是个比较常见的格式。
source: [
{ product: 'Matcha Latte', count: 823, score: 95.8 },
{ product: 'Milk Tea', count: 235, score: 81.4 },
{ product: 'Cheese Cocoa', count: 1042, score: 91.2 },
{ product: 'Walnut Brownie', count: 988, score: 76.9 }
]
},
{
// 按列的 key-value 形式。
source: {
product: ['Matcha Latte', 'Milk Tea', 'Cheese Cocoa', 'Walnut Brownie'],
count: [823, 235, 1042, 988],
score: [95.8, 81.4, 91.2, 76.9]
}
}
];
多个 dataset 以及如何引用他们
可以同时定义多个 dataset。系列可以通过 series.datasetIndex 来指定引用哪个 dataset。例如：
var option = {
dataset: [
{
// 序号为 0 的 dataset。
source: []
},
{
// 序号为 1 的 dataset。
source: []
},
{
// 序号为 2 的 dataset。
source: []
}
],
series: [
{
// 使用序号为 2 的 dataset。
datasetIndex: 2
},
{
// 使用序号为 1 的 dataset。
datasetIndex: 1
}
]
};
ECharts 3 的数据设置方式（series.data）仍正常使用
ECharts 4 之前一直以来的数据声明方式仍然被正常支持，如果系列已经声明了 series.data， 那么就会使用 series.data 而非 dataset。
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ECharts 3 的数据设置方式
其实，series.data 也是种会一直存在的重要设置方式。一些特殊的非 table 格式的图表，如 treemap、graph、lines 等，现在仍不支持在 dataset 中设置，仍然需要使用 series.data。另外，对于巨大数据量的渲染（如百万以上的数据量），需要使用 appendData 进行增量加载，这种情况不支持使用 dataset。
其他
目前并非所有图表都支持 dataset。支持 dataset 的图表有： line、bar、pie、scatter、effectScatter、parallel、candlestick、map、funnel、custom。 后续会有更多的图表进行支持。
最后，给出这个 示例，多个图表共享一个 dataset，并带有联动交互：
实例代码
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实例结果
多个图表共享一个 dataset