Преобразование метода d3.csv в метод d3.csv.parse

Мне просто нужно нарисовать d3-barchart данных, полученных из SQL-запроса, поэтому у меня нет файла tsv или csv, а строка данных в формате csv. Я знаю, что могу использовать метод d3.csv.parse, но каким-то образом я не мог понять, как преобразовать примерный код для столбчатой ​​диаграммы csv, используя данные из файла в метод csv.parse для данных, содержащихся в строковой переменной.

вот пример кода для файла csv:

d3.csv("data.csv", type, function(error, data) {
  x.domain(data.map(function(d) {  return d.letter; }));
  y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.frequency; })]);

Вот пример данных для целей тестирования и код, который не работает

var bardata="letter,frequency\nA,0.89\nB,0.71\nC,0.45";
d3.csv.parse(bardata,type, function(data) { 
    x.domain(data.map(function(d) { return d.letter; })); 
    y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.frequency; })]);

По-видимому, я не могу просто заменить файл var, содержащим содержимое файла. Какой был бы лучший способ сделать это?

Большое спасибо

Ответы

Ответ 1

d3.csv.parse принимает только два параметра - строку, содержащую ваши данные CSV, и функцию доступа, которую вы можете использовать для построения массива данных. Обратите внимание на разницу между d3.csv и d3.tsv, которые также принимают функцию обратного вызова в качестве параметра.

letters = d3.csv.parse(bardata, function(d) {
    return {
        letter:d.letter, 
        frequency:+d.frequency
    };
});

Это проанализирует данные CSV в bardata и поместит значения в виде массива в letters. Фактически, функция доступа является необязательной. Следующее также будет делать то же самое:

letters = d3.csv.parse(bardata);

Как только у вас есть массив, вы можете построить гистограмму, как обычно. См. Фрагмент ниже.

var bardata="letter,frequency\nA,0.89\nB,0.71\nC,0.45";

var margin = {top: 20, right: 30, bottom: 30, left: 40},
    width = 960 - margin.left - margin.right,
    height = 500 - margin.top - margin.bottom;

var x = d3.scale.ordinal()
    .rangeRoundBands([0, width], .1, .2);

var y = d3.scale.linear()
    .range([height, 0]);

var svg = d3.select("body").append("svg")
    .attr("width", width + margin.left + margin.right)
    .attr("height", height + margin.top + margin.bottom)
  .append("g")
    .attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")");

letters = d3.csv.parse(bardata, function(d) { 
    return {
        letter:d.letter, 
        frequency:+d.frequency
    }; 
});

x.domain(letters.map(function(d) { return d.letter; }));
y.domain([0, d3.max(letters, function(d) { return d.frequency; })]);

svg.append("g")
    .attr("class", "x axis")
    .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
    .call(d3.svg.axis().scale(x).orient("bottom"));

svg.append("g")
    .attr("class", "y axis")
    .call(d3.svg.axis().scale(y).orient("left"));

svg.selectAll(".bar")
    .data(letters)
  .enter().append("rect")
    .attr("class", "bar")
    .attr("x", function(d) { return x(d.letter); })
    .attr("width", x.rangeBand())
    .attr("y", function(d) { return y(d.frequency); })
    .attr("height", function(d) { return height - y(d.frequency); });
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/3.0.4/d3.min.js"></script>