我从https://bl.ocks.org/找到了一个例子。该示例用于d3.csv导入数据。但是我不想使用d3.csv导入外部文件，我只想使用当前环境中存在的数据，所以我自定义了自己的转换功能。
原始代码：
d3.csv("data.csv",
function(d, i, columns) {
for (i = 1, t = 0; i < columns.length; ++i) t += d[columns[i]] = +d[columns[i]];
d.total = t;
return d;
},
function (data){
...
})
...
我的尝试：
var tmp_data = type(data);
dataViz(tmp_data);
function type(data) {
data.columns = Object.keys(data[0]);
for (i = 1, t = 0; i < data.columns.length; ++i) t += data[data.columns[i]] = +data[data.columns[i]];
data.total = t;
return data;
};
function dataViz(data){
...
};
将我的数据输入type函数后，data.total是NaN. 我不明白如何t += d[columns[i]] = +d[columns[i]]运作以及它看起来像data.total在d3.csv方法。我怎么能修复我的代码？
您用作示例的 bl.ocks 中的原始数据（这个，您的链接已损坏）如下所示：
State,Under 5 Years,5 to 13 Years,14 to 17 Years,18 to 24 Years,25 to 44 Years,45 to 64 Years,65 Years and Over
AL,310504,552339,259034,450818,1231572,1215966,641667
AK,52083,85640,42153,74257,198724,183159,50277
AZ,515910,828669,362642,601943,1804762,1523681,862573
AR,202070,343207,157204,264160,754420,727124,407205
CA,2704659,4499890,2159981,3853788,10604510,8819342,4114496
因此，让我们看看如何复制该行函数：
您尝试的主要问题是，与原始行函数不同，您没有遍历数据数组中的每个对象。当你这样做...
data.total = t;
...您只是在该数组中设置一个属性，这不是您想要的。
因此，您必须遍历数组中的每个对象。例如，使用Array.prototype.forEach：
function type(data) {
data.columns = Object.keys(data[0]);
data.forEach(function(d) {
for (i = 1, t = 0; i < data.columns.length; ++i) t += d[data.columns[i]] = +d[data.columns[i]];
d.total = t;
});
return data;
};
这是演示：
var csv = `State,Under 5 Years,5 to 13 Years,14 to 17 Years,18 to 24 Years,25 to 44 Years,45 to 64 Years,65 Years and Over
AL,310504,552339,259034,450818,1231572,1215966,641667
AK,52083,85640,42153,74257,198724,183159,50277
AZ,515910,828669,362642,601943,1804762,1523681,862573
AR,202070,343207,157204,264160,754420,727124,407205
CA,2704659,4499890,2159981,3853788,10604510,8819342,4114496`;
const data = d3.csvParse(csv);
var tmp_data = type(data);
console.log(tmp_data)
function type(data) {
data.columns = Object.keys(data[0]);
data.forEach(function(d) {
for (i = 1, t = 0; i < data.columns.length; ++i) t += d[data.columns[i]] = +d[data.columns[i]];
d.total = t;
});
return data;
};<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/5.7.0/d3.min.js"></script>本文收集自互联网，转载请注明来源。
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