ECharts Conjunto de datos (dataset)
ECharts utiliza dataset para gestionar datos.
El componente dataset se utiliza para declarar conjuntos de datos por separado, de modo que los datos puedan gestionarse de forma independiente, reutilizarse por múltiples componentes y, con base en los datos, especificar el mapeo de datos a visual.
A continuación se muestra un ejemplo muy simple de dataset:
Ejemplo
legend: {},
tooltip: {},
dataset: {
// Proporcionar un conjunto de datos.
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]
]
},
// Declarar un eje X, eje de categoría. De forma predeterminada, el eje de categoría corresponde a la primera columna del dataset.
xAxis: {type: 'category'},
// Declarar un eje Y, eje de valor.
yAxis: {},
// Declarar múltiples series de bar. De forma predeterminada, cada serie corresponde automáticamente a cada columna del dataset.
series: [
{type: 'bar'},
{type: 'bar'},
{type: 'bar'}
]
}
Pruébalo »
O también se puede usar el formato común de array de objetos:
Ejemplo
legend: {},
tooltip: {},
dataset: {
// Aquí se especifica el orden de los nombres de dimensiones, de modo que se pueda utilizar el mapeo predeterminado de dimensiones a ejes.
// Si no se especifican dimensions, también se puede realizar el mapeo mediante series.encode, consulte más adelante.
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'}
]
};
Pruébalo »
Mapeo de datos a gráficos
Podemos mapear los datos a los gráficos en el elemento de configuración.
Podemos usar la propiedad series.seriesLayoutBy para configurar si el dataset se mapea como columnas o filas a las series de gráficos; por defecto, se mapea por columnas.
En el siguiente ejemplo, configuraremos mediante la propiedad seriesLayoutBy si los datos se muestran por columnas o por filas.
Ejemplo
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: [
// Estas series estarán en el primer sistema de coordenadas cartesianas, y cada serie corresponderá a cada fila del dataset.
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
{type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'},
// Estas series estarán en el segundo sistema de coordenadas cartesianas, y cada serie corresponderá a cada columna del dataset.
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1},
{type: 'bar', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1}
]
}
Pruébalo »
Los datos descritos por los gráficos comunes suelen tener una estructura de 'tabla bidimensional'. Podemos usar la propiedad series.encode para mapear los datos correspondientes a los ejes (como los ejes X e Y):
Ejemplo
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: {
// Mapear la columna 'amount' al eje X.
x: 'amount',
// Mapear la columna 'product' al eje Y.
y: 'product'
}
}
]
};
Pruébalo »
La estructura básica de la declaración de encode es la siguiente: a la izquierda de los dos puntos están los nombres específicos como sistema de coordenadas, etiquetas, etc., por ejemplo 'x', 'y', 'tooltip'; a la derecha de los dos puntos está el nombre de la dimensión en los datos (formato string) o el índice de la dimensión (formato number, contando desde 0). Se puede especificar una o más dimensiones (usando un array). Normalmente, no es necesario escribir toda la información siguiente; basta con escribirla según sea necesario.
A continuación se muestran las propiedades admitidas por encode:
// 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
}
Más ejemplos de encode:
Ejemplo
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);
});
Pruébalo »
Mapeo de canales visuales (color, tamaño, etc.)
Podemos usar el componente visualMap para realizar el mapeo de canales visuales.
Los elementos visuales pueden ser:
- symbol: la categoría de forma del elemento gráfico.
- symbolSize: el tamaño del elemento gráfico.
- color: el color del elemento gráfico.
- colorAlpha: la transparencia del color del elemento gráfico.
- opacity: la transparencia del elemento gráfico y sus accesorios (como las etiquetas de texto).
- colorLightness: la luminosidad del color.
- colorSaturation: la saturación del color.
- colorHue: el tono del color.
Se pueden definir varios componentes visualMap, lo que permite realizar un mapeo visual de múltiples dimensiones de los datos al mismo tiempo.
Ejemplo
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'
}
}
]
};
Pruébalo »
Vinculación interactiva
En el siguiente ejemplo, varios gráficos comparten un mismo dataset y tienen interacción vinculada:
Ejemplo
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);
});
Pruébalo »