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:

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]
    }
  ]
};
live

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:

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' }]
};
live

或者也可以使用常见的“对象数组”的格式:

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' }]
};
live

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:

  • 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。
  • 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:

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', xAxisIndex: 0, yAxisIndex: 0 },
    { type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row', xAxisIndex: 0, yAxisIndex: 0 },
    { type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row', xAxisIndex: 0, yAxisIndex: 0 },
    // 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', seriesLayoutBy: 'column', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 },
    { type: 'bar', seriesLayoutBy: 'column', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 },
    { type: 'bar', seriesLayoutBy: 'column', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 },
    { type: 'bar', seriesLayoutBy: 'column', xAxisIndex: 1, yAxisIndex: 1 }
  ]
};
live

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)。例如下面的例子中,'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):

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'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:

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'
      }
    }
  ]
};
live

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:

// 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。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'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。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:

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:

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:

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:

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:

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:

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'
  }
};
live

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。

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:

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

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]
    }
  ]
};
live

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 treemapgraphlines 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: linebarpiescattereffectScatterparallelcandlestickmapfunnelcustom。 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。

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