lodash实现数据分组,汇总

本文介绍如何利用lodash库对数据进行分组和数值汇总操作。通过实例展示了groupBy和sumBy函数的用法,帮助理解这两个实用工具在处理数据时的功能。

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假设数据如下:

let data= [ 
    {"time":"2021-05-04","count":100, "area": "四川"}, 
    {"time":"2021-05-04","count":200, "area": "四川"}, 
    {"time":"2021-05-06","count":200, "area": "四川"}, 
    {"time":"2021-05-06","count":300, "area": "北京"} 
] 

期望输入的数据如下:

[ 
   {"time":"2021-05-04","count":300, "area": "四川"}, 
   {"time":"2021-05-06","count":200, "area": "四川"}, 
   {"time":"2021-05-06","count":300, "area": "北京"} 
]

 这里我们用到lodash中的groupBysumBy

 // let output = _.groupBy(data, 'time') // 对单个值进行分组
    let output = _.groupBy(data, (n) => {
      // 对多个值进行分组
      return n["time"] + '#' + n["area"]
    })

    let newArr = O
将文本”大家好,我是XXX负责团队的数据可视化任务。竞赛中数据可视化任务的总体技术路线是在Vue前端框架中编写JavaScript代码通过Axios组件访问指定的接口异步加载数据,同时利用Echarts.js前端数据可视化工具将数据以图表形式优雅地展现在页面上。下面我为大家介绍一下具体的实现过程: 首先在数据获取阶段,通过Vue生命周期钩子函数mounted触发Axios异步请求。我们采用async/await语法处理异步数据加载,并在响应拦截器中实现错误重试机制。获取到JSON格式数据后,利用JavaScript进行数据清洗和格式转换,确保符合Echarts的数据结构要求。 接着在图表渲染环节,基于Echarts的初始化API创建DOM容器实例。通过配置option对象定义可视化类型(如折线图/柱状图/饼图)、坐标系参数、颜色主题及交互功能。其中动态数据绑定是关键,我们采用watch侦听器实现数据变化时的图表实时更新。 针对复杂场景,我们实现了以下优化:1) 使用Vue组件封装可复用的图表模块;2) 通过resizeObserver监听容器尺寸变化,触发echartsInstance.resize()保持响应式布局;3) 添加数据下钻功能,绑定图表点击事件实现多层级数据钻取。最终通过Webpack构建工具进行代码打包优化,确保不同设备端的流畅展示效果。“根据下面提到的点进行对应修改数据获取用fetch替代Axios,处理CSV而非JSON。 生命周期钩子用created代替mounted。 数据清洗包括CSV解析、日期处理、分组统计。 图表初始化在数据获取后,直接调用,无需watch。 优化部分调整,强调数据过滤、聚合和排序。 删除未使用的功能如组件封装、resizeObserver、数据下钻。 更新ECharts配置细节,如柱状图标签格式化。
最新发布
03-08
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