对于一个交互式地图，该地图显示了一段时间内的国家/地区数据（使用d3），我有一个称为的大对象dataset。的属性dataset还是由国家/地区名称标识的对象。下一级是对象，再次由年份表示。最后一层是要显示的数据。结构是这样的：
dataset
- CountryA
- 2010
- population: 4000000
- crime rate: 17.4
- GDP per capita: 2800
- 2011
- population: 4100000
- crime rate: 16.8
- GDP per capita: 2900
- ...
- CountryB
- 2010
- population: 3700000
- crime rate: 25.6
- GDP per capita: 1200
- 2011
- population: 3850000
- crime rate: 27.2
- GDP per capita: 1180
- ...
- ...
现在，要更新地图，我需要找到特定属性的范围，以适应我要使用的颜色范围。例如，如果我想获得2010年的犯罪率的最小值和最大值，是否有一个简单的命令来检索该信息？
我确实拥有所有可用国家/地区的列表，当然可以遍历该列表并获取指定年份的值，将其与全局最小值/最大值进行比较，并在必要时进行更改（使用Math.min/max）。我只是想知道，是否有一种简单的方法，例如
var crimeRateLow = getGlobalMin(dataset, 2, "crime rate");
// magic function
function getGlobalMin(object, unspecifiedLevels, indicator) { ... }
我目前正在使用以下函数j作为指标，并且year是全局设置的变量：
function getRange(j) {
var jRange = {"min": 0, "max": 0};
for (k in dataset) {
jRange["min"] = Math.min(jRange["min"], dataset[k][year][j]);
jRange["max"] = Math.max(jRange["max"], dataset[k][year][j]);
}
return jRange;
}
尽管d3中没有内置功能可以解决您的问题，但d3可能有助于优雅地解决它。
通过重复应用d3.values()以获得关联数组的属性值数组（静止对象），将嵌套的对象嵌套到包含感兴趣的字段值的较小数组中。这些属性值/对象之后mapped是仅包含感兴趣的字段值的数组。
将这些阵列合并d3.merge()为一个大阵列。
申请d3.extent()从中获得全局范围（即数组[min,max）。
function getGlobalExtent(data, field) {
return d3.extent( // (3.) Get the global extent.
d3.merge( // (2.) Merge all arrays into a single one.
d3.values(data) // (1.) Array of all country objects in dataset
.map(function(country) { // (1.) Map each country to array of field values for all years within.
return d3.values(country) // (1.) Array of years in each country
.map(function(year) { // (1.) Map each year to the requested field value.
return year[field];
});
})
)
);
}
我整理了一个工作片段：
var dataset = {
"CountryA": {
"2010": {
"population": 4000000,
"crime rate": 17.4,
"GDP per capita": 2800
},
"2011": {
"population": 4100000,
"crime rate": 16.8,
"GDP per capita": 2900
}
},
"CountryB": {
"2010": {
"population": 3700000,
"crime rate": 25.6,
"GDP per capita": 1200
},
"2011": {
"population": 3850000,
"crime rate": 27.2,
"GDP per capita": 1180
}
}
};
function getGlobalExtent(data, field) {
return d3.extent( // (3.) Get the global extent.
d3.merge( // (2.) Merge all arrays into a single one.
d3.values(data) // (1.) Array of all country objects in dataset
.map(function(country) { // (1.) Map each country to array of field values for all years within.
return d3.values(country) // (1.) Array of years in each country
.map(function(year) { // (1.) Map each year to the requested field value.
return year[field];
});
})
)
);
}
// population: 3700000,4100000
//console.log("population:", getGlobalExtent(dataset, "population").join());
// crime rate: 16.8,27.2
//console.log("crime rate:", getGlobalExtent(dataset, "crime rate").join());
// GDP per capita: 1180,2900
//console.log("GDP per capita:", getGlobalExtent(dataset, "GDP per capita").join());<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/3.4.11/d3.min.js"></script>本文收集自互联网，转载请注明来源。
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