使用 dataset 管理数据(官网)

ECharts 4 开始支持了 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。这在不少场景下能带来使用上的方便。

ECharts 4 以前，数据只能声明在各个“系列（series）”中，例如：

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，直观易理解，以及适于对一些特殊图表类型进行一定的数据类型定制。但是缺点是，为匹配这种数据输入形式，常需要有数据处理的过程，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。

于是，ECharts 4 提供了 数据集（dataset）组件来单独声明数据，它带来了这些效果：

• 能够贴近这样的数据可视化常见思维方式：基于数据（dataset 组件来提供数据），指定数据到视觉的映射（由 encode 属性来指定映射），形成图表。
• 数据和其他配置可以被分离开来，使用者相对便于进行单独管理，也省去了一些数据处理的步骤。
• 数据可以被多个系列或者组件复用，对于大数据，不必为每个系列创建一份。
• 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。

入门例子

下面是一个最简单的 dataset 的例子：

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：

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

本篇里，我们制作数据可视化图表的逻辑是这样的：基于数据，在配置项中指定如何映射到图形。

• 指定 dataset 的列（column）还是行（row）映射为图形系列（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（如果有需要映射颜色大小等视觉维度的话）来配置。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。

按行还是按列做映射

有了数据表之后，使用者可以灵活得配置：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：

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}
    ]
}
效果如下：

维度（dimension）

介绍 encode 之前，首先要介绍“维度（dimension）”的概念。

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）：

 code：

var option1 = {
    dataset: {
        dimensions: [
            {name: 'score'},
            // 可以简写为 string，表示维度名。
            'amount',
            // 可以在 type 中指定维度类型。
            {name: 'product', type: 'ordinal'}
        ],
        source: [...]
    },
    ...
};

var option2 = {
    dataset: {
        source: [...]
    },
    series: {
        type: 'line',
        // 在系列中设置的 dimensions 会更优先采纳。
        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，因为会自动判断。但是如果因为数据为空之类原因导致判断不足够准确时，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 默认会自动判断这个类型。但是自动判断也是不可能很完备的，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（encode）

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'
            }
        }
    ]
};

 

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
}

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。

code:

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'
}
}
]
};

 

默认的映射

指的一提的是，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，给出了简单的默认的映射，从而不需要配置 encode 也可以出现图表（一旦给出了 encode，那么就不会采用默认映射）。默认的映射规则不易做得复杂，基本规则大体是：

• 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。

code:

var option = {
legend: {},
tooltip: {},
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]
]
},
series: [{
type: 'pie',
radius: 60,
center: ['25%', '30%']
// No encode specified, by default, it is '2012'.
}, {
type: 'pie',
radius: 60,
center: ['75%', '30%'],
encode: {
itemName: 'product',
value: '2013'
}
}, {
type: 'pie',
radius: 60,
center: ['25%', '75%'],
encode: {
itemName: 'product',
value: '2014'
}
}, {
type: 'pie',
radius: 60,
center: ['75%', '75%'],
encode: {
itemName: 'product',
value: '2015'
}
}]
};