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- 第一部分 D3.js 基础知识
- 第一章 D3.js 简介（已完结）
- 1.1 何为 D3.js？
- 1.2 D3 生态系统------入门须知
- 1.3 数据可视化最佳实践（上）
- 1.3 数据可视化最佳实践（下）
- 1.4 本章小结
- 第二章 DOM 的操作方法（已完结）
- 2.1 第一个 D3 可视化图表
- 2.2 环境准备
- 2.3 用 D3 选中页面元素
- 2.4 向选择集添加元素
- 2.5 用 D3 设置与修改元素属性
- 2.6 用 D3 设置与修改元素样式
- 2.7 本章小结
- 第三章 数据的处理
- 3.1 理解数据 ✔️
- 3.2 准备数据（精译中 ⏳）
- 3.3 将数据绑定到 DOM 元素
- 3.4 让数据适应屏幕
- 3.5 加注图表标签
- 3.6 本章小结
文章目录
- [第三章 数据的处理](#第三章 数据的处理)
-
- [3.1 理解数据](#3.1 理解数据)
-
- [3.1.1 查找数据](#3.1.1 查找数据)
- [3.1.2 数据类型](#3.1.2 数据类型)
- [3.1.3 数据的格式与结构](#3.1.3 数据的格式与结构)
-
- [1 表格型数据（TABULAR）](#1 表格型数据（TABULAR）)
- [2 JSON 数据（JSON）](#2 JSON 数据（JSON）)
- [3 嵌套型数据（NESTED）](#3 嵌套型数据（NESTED）)
- [4 网络型数据（NETWORK）](#4 网络型数据（NETWORK）)
- [5 地理型数据（GEOGRAPHIC）](#5 地理型数据（GEOGRAPHIC）)
- [6 原始数据（RAW）](#6 原始数据（RAW）)
第三章 数据的处理
本章概要
- 识别数据类型及数据集格式
- 数据的加载、格式化与测量
- 将数据绑定到 DOM 元素
- 利用比例尺将数据转换为视觉属性
- 图表标签的添加
任何数据可视化的共同基础，很明显，是数据的 存在。作为数据可视化的开发者，我们需要理解并处理遇到的各种类型的数据和数据集，并据此生成想要的可视化效果。本章将从数据的查找入手，讨论适用于大多数 D3 项目的数据基本工作流程，如图 3.1 所示。这些数据可能有不同的类型，例如名义数据（nominal data）或有序数据（ordinal data）；也可能具有不同的数据集格式，例如 CSV 或 JSON 文件。在这个阶段，通常需要进行大量的数据准备和清理工作，但它们不再本书的讨论范围之内。
一旦数据集组装完成，就可以利用 D3 对数据进行加载、格式化、测量等操作，进而基于这些数据来生成视觉元素，通常是以 SVG 图形的形式呈现。这个强大的过程称为数据绑定（data binding）。我们将用它来生成第二章条形图需要的所有矩形。
数据集中包含的值未必会直接展示到屏幕上。可能由于数字过大而无法直接用作视觉元素的像素值，又或者可能希望用颜色来呈现特定的值，这时就需要用到 D3 的比例尺了。本章将讨论不同类型的比例尺及其用法。最后，我们将应用线性比例尺（linear scales）和分段比例尺（band scales）来定位和调整条形图中的矩形大小（柱状图参见 http://mng.bz/mjor）。
图 3.1 D3 数据工作流示意图
图 3.2 为本章将要介绍的 D3 数据工作流的简化版示意图：
图 3.2 D3 数据工作流简图
3.1 理解数据
D3 数据工作流的第一步是查找或收集数据，如图 3.3 所示。在深入 D3 数据技术前，先从 D3 开发者视角简单介绍一下常见的数据类型和数据集格式。这些理论知识将助您更好地阅读和理解数据，不仅对构建恰当的数据可视化架构至关重要，还有助于在后续项目开发中选取合适的比例尺。
图 3.3 D3 数据工作流的第一步是查找或收集数据。数据有不同的类型及格式
3.1.1 查找数据
尽管偶尔需要自行收集数据，大多数时候我们选用的都是现成的数据集。网上有很多这样的公共数据资源，例如下面的非详尽列表：
- Data.world (https://data.world/)
- Kaggle (www.kaggle.com/)
- World Bank Open Data (https://data.worldbank.org/)
- Our World in Data (https://ourworldindata.org/)
- EarthData (www.earthdata.nasa.gov/)
- EU Open Data Portal (https://data.europa.eu/)
- Data.gov (https://data.gov/)
- openAfrica (https://africaopendata.org/)
- Dataportal.asia (https://dataportal.asia/)
3.1.2 数据类型
构建数据可视化主要用到两类数据类型：定量数据和定性数据。定量数据即数字信息，例如时间、重量或国家的国内生产总值（GDP）。如图 3.4 所示，定量数据可以是离散的，也可以是连续的。离散型数据由不可再分的整数组成。例如一家公司可以有 16 名员工，但不能有 16.3 名员工。另一方面，连续型数据可以拆分为更小的单元且仍然有意义，其典型代表如温度。我们既可以说今天是 17℃ ，也可以更精确地测得实际气温为 16.8℃ 。根据经验，连续型数据可以用仪器测量，而离散型数据可以计数，但不必测量。
再来看定性型数据。定性型数据由非数字信息（例如文本）组成。它可以是名义值或序数值。名义值没有特定的顺序，例如性别认同标签或城市名称；而序数值可以按数量大小进行分类。以 T 恤衫尺码为例，人们通常按尺码升序排列（XS、S、M、L、XL）。
数据类型会直接影响用于传递数据的可视化类型：折线图非常适合连续型数据，但不适用于离散值；名义值可以表示一组分类颜色，而顺序值可能会选择连续或发散调色板（diverging color palette）。
选择 D3 比例尺时还得牢记数据类型。线性比例尺用于定量型数据，而对定性型数据 D3 也提供了特定的比例尺。本章 3.4 小节会详细介绍比例尺。
图 3.4 数据类型的分类
3.1.3 数据的格式与结构
目的不同，数据格式化的方式也不尽相同。尽管如此，常见数据往往可归入以下结构：表格型数据、JavaScript 对象（JSON）、嵌套类数据、网络型、地理数据以及原始数据。这些结构并不相互排斥。
1 表格型数据（TABULAR）
表格型数据以多列多行形式呈现，例如电子表格或数据库表格。表格型数据常以特定字符的分隔符（delimiter）进行分隔，分隔符决定了数据的格式。最常见的表格型数据格式是逗号分隔值（CSV）文件，其分隔符为逗号。此外还有制表符分隔值（TSV）文件以及使用特定分隔符（如管道符或分号）的分隔值（即 Delimiter-Separated Values，缩写为 DSV）文件。
例如，从第 1 章的虚拟员工数据集中获取一个数据样本。如果分别将该数据保存为 CSV、TSV 或 DSV 格式文件，则其值将分别用逗号、制表符或其他分隔符进行分隔，如表 3.1 所示。在表格型数据集中，第一行通常为列标题，每行数据则在其后新行中列出。
表 3.1 以 CSV、TSV 和 DSV 格式表示的分隔数据
D3 提供了三种不同的函数来加载表格型数据： d3.csv() 、 d3.tsv() 和 d3.dsv()。它们唯一的区别在于：d3.csv() 针对逗号分隔文件；d3.tsv() 则针对制表符分隔文件；而 d3.dsv() 可以指定分隔符。本章及全书用到的多为 d3.csv()。
2 JSON 数据（JSON）
JavaScript 对象表示法（JavaScript Object Notation，即 JSON）文件是存储简单数据结构的常用方法。开发人员经常使用它们，尤其是从 API 接口获取信息时，这些站点通常仅提供 JSON 格式的数据。
如果以 JSON 格式而非表格形式存储表 3.1 中的数据，则数据将形如以下对象数组。尽管结构上不是最紧凑的，但对象表示法往往具有显著优点。利用第 1 章介绍过的 JavaScript 点表示法，可以轻松访问数据的键值对（key-value pairs）：
json
[
{
id": 1,
"name": "Zoe",
"position": "Data analyst",
"works_with_d3": false
},
{
"id": 2,
"name": "James",
"position": "Frontend developer",
"works_with_d3": true
},
{
"id": 3,
"name": "Alice",
"position": "Fullstack developer",
"works_with_d3": true
},
{
"id": 4,
"name": "Hubert",
"position": "Designer",
"works_with_d3": false
}
]D3 使用函数 d3.json() 来加载 JSON 格式文件。但即使加载其他类型的表格数据（如 CSV 格式）时，D3 也会将数据转换为对象数组，最终得到类似 JSON 的数据结构。
3 嵌套型数据（NESTED）
图 3.5 嵌套型数据展示了对象的父/子关系，通常每个对象都有一个子对象数组，并以多种形式表示，例如该树状图。注意，每个对象只能有一个父对象
嵌套型数据（对象以递归方式作为该对象的子对象）很常见。D3 中许多最直观的布局都是基于嵌套型数据的。这些数据可以表示为树状，如图 3.5 所示，也可以封装在圆圈或方框中。提取嵌套型数据集尽管需要一些额外的处理，但较之数据的灵活性值，这样的努力是值得付出的。本书第 11 章将详细介绍层次型数据。
4 网络型数据（NETWORK）
网络无处不在。无论是社交网络流、交通网络还是流程图的原始输出，网络都是理解复杂系统的强有力工具。网络型数据通常表示为节点链路图，如图 3.6 所示。与地理数据一样，网络型数据也有许多制定标准，但本书重点关注的是节点与边的列表。您还可以借助免费的网络分析工具如 Gephi（可从 https://gephi.org 获取）轻松探索更多网络型数据。本书第 12 章介绍网络数据可视化时，将进一步探究网络型数据及其标准。
图 3.6 网络型数据由对象及其之间的连接构成。对象通常称为节点（nodes）或顶点（vertices），连接则称为边（edges）或连接（links）。网络图通常用力导向算法（force-directed algorithms）实现，本例中该算法通过将连接的节点拉向彼此的方式排列网络
5 地理型数据（GEOGRAPHIC）
地理型数据以点或形状的形式指代方位，用于创建当下网络上看到的各种在线地图，例图 3.7 所示的世界地图以及 Observable 作品集中的地图（详见 https://observablehq.com/ @d3/gallery#maps）。网络地图令人惊异的得以普及，意味着您可以访问到任意项目可公开访问的海量地理数据信息。地理型数据有一些执行标准，但本书重点关注的仅 GeoJSON 和 TopoJSON 两种。尽管地理型数据多种多样，但 PostGIS（https://postgis.net）等现有地理信息系统（GIS）工具允许开发者将数据转换为 GIS 格式，以便随时交付到网上。本书第 13 章将深入研究地理型数据。
图3.7 地理型数据存储对象的空间几何形状信息。上图中的每个国家 / 地区都代表一个单独的特征集，并包含其形状描述的值数组信息。地理型数据还可以由点（如城市）或线（如道路）构成
6 原始数据（RAW）
在探索数据可视化的过程中，往往会发现一切都是数据：图像、文本块和网站的标记......尽管通常使用颜色和大小编码后的形状来表示数据，但在某些情况下，使用线性叙述文本、图像或视频或许是更有效的可视化方式。如果您开发出的应用程序需要受众理解复杂的系统，但又坚持认为文本及图像的操作在某种程度上与基于数字或分类数据的形状展示是分开的，那就很可能丧失了部分交流能力。处理文本和图像时使用的布局和格式化工具（通常与旧的 Web 发布模式相关）在 D3 中也是存在的。