问题描述
我正在尝试使用Dimple.js和D3基于两个非数字变量创建一个堆积的条形图。 数据集包含大约50,000个点，每个点以两种方式（部门和渠道）分类。 理想情况下，x轴是一系列类别（通道），而y轴表示这些相同类别的计数。 我希望基于第二系列类别（部门）来堆叠条形图。
下面的代码完成了堆栈工作，但是如图所示，它没有显示所有通道的总数，而只是指示了特定扇区中通道的存在。
var myChart = new dimple.chart(svg, data);
var x = myChart.addCategoryAxis("x", "channel");
myChart.addMeasureAxis("y","channel");
myChart.addSeries("channel", dimple.plot.bar);
myChart.draw();
图片： :
有没有一种方法可以使用Dimple进行聚合？ 似乎无法在文档中找到它。 任何人愿意帮助/有经验的人吗？
非常感谢！
1楼
John Kiernander
1
2015-07-30 19:48:57
您的代码示例中有一个错字，这不是这里的问题。 为了让以后阅读此答案的任何人都清楚，应该阅读（否则我的答案没有任何意义！）：
myChart.addSeries("segment", dimple.plot.bar);
当您在类别上创建度量轴时，它会计算该类别的不同值，在您的情况下，每个通道/段当然都将具有单个不同的通道，这意味着它的值为1。
您在此处面临的问题是，Dimple在执行其他任何操作之前，会将数据聚合到代码（在本例中为通道/段）中定义的最低粒度级别。 这意味着像这样的数据集：
channel segment brand sales
----------------------------------------
Ecommerce Sports Nike 2000
Ecommerce Sports Reebok 3000
Ecommerce Sports Adidas 4000
Retail Sports Nike 5000
Retail Sports Reebok 6000
Retail Sports Adidas 7000
Retail Sports Puma 8000
会成为：
channel segment
--------------------
E-commerce Sports
Retail Sports
因此计数的任何细节都将丢失。
因此，您有2个选择，这两个选择都要求您对数据进行某种处理，除非您已经可以使用它们。 第一个假设在您的示例中，您有一个唯一的列（或每个通道/细分组合至少是唯一的），即品牌。 这意味着您可以将代码更改为：
var myChart = new dimple.chart(svg, data);
var x = myChart.addCategoryAxis("x", "channel");
myChart.addMeasureAxis("y","brand");
myChart.addSeries("segment", dimple.plot.bar);
myChart.draw();
现在，您的数据将被分组为：
channel segment dist brands
-------------------------------------
Ecommerce Sports 3
Retail Sports 4
替代方法是在数据中添加一列1：
channel segment brand sales count
--------------------------------------------------
Ecommerce Sports Nike 2000 1
Ecommerce Sports Reebok 3000 1
Ecommerce Sports Adidas 4000 1
Retail Sports Nike 5000 1
Retail Sports Reebok 6000 1
Retail Sports Adidas 7000 1
Retail Sports Puma 8000 1
与其他任何数字列的总和：
var myChart = new dimple.chart(svg, data);
var x = myChart.addCategoryAxis("x", "channel");
myChart.addMeasureAxis("y","count");
myChart.addSeries("segment", dimple.plot.bar);
myChart.draw();
给出相同的结果
channel segment sum of count
--------------------------------------
Ecommerce Sports 3
Retail Sports 4