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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option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Matcha Latte', 'Milk Tea', 'Cheese Cocoa', 'Walnut Brownie'] }, yAxis: {}, series: [ { type: 'bar', name: '2015', data: [89.3, 92.1, 94.4, 85.4] }, { type: 'bar', name: '2016', data: [95.8, 89.4, 91.2, 76.9] }, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] };

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。

下面是一个最简单的 dataset 的例子:

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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:

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option = { legend: {}, tooltip: {}, dataset: { // 用 dimensions 指定了维度的顺序。直角坐标系中,如果 X 轴 type 为 category, // 默认把第一个维度映射到 X 轴上,后面维度映射到 Y 轴上。 // 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

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:

(1)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。

(2)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。

下面详细解释这些映射的设定。

把数据集( dataset )的行或列映射为系列(series)

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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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: [ // 这几个系列会出现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' }, // 这几个系列会出现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 } ] };

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 ):

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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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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'] ] }, 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' } } ] };

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:

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// 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。

(1)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。

(2)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

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:

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option = { series: { // 注意维度序号(dimensionIndex)从 0 开始计数,第三列是 dimensions[2]。 encode: { x: 2, y: 4 } // ... } };

问:如何把第三行设置为 X 轴,第五行设置为 Y 轴?

答:

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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:

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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:

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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:

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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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var option = { dataset: { source: [ [12, 323, 11.2], [23, 167, 8.3], [81, 284, 12], [91, 413, 4.1], [13, 287, 13.5] ] }, visualMap: { show: false, dimension: 2, // 指向第三列(列序号从 0 开始记,所以设置为 2)。 min: 2, // 需要给出数值范围,最小数值。 max: 15, // 需要给出数值范围,最大数值。 inRange: { // 气泡尺寸:5 像素到 60 像素。 symbolSize: [5, 60] } }, xAxis: {}, yAxis: {}, series: { type: 'scatter' } };

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

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。

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。

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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:

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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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option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Matcha Latte', 'Milk Tea', 'Cheese Cocoa', 'Walnut Brownie'] }, yAxis: {}, series: [ { type: 'bar', name: '2015', data: [89.3, 92.1, 94.4, 85.4] }, { type: 'bar', name: '2016', data: [95.8, 89.4, 91.2, 76.9] }, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] };

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。

参考资料

https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset