G2 的数据处理流程

下面我们以最简单的月份、天气、城市的数据为例说明 G2 的数据处理流程，阐述数据是如何映射至图形空间。

我们需要在 400 px * 200 px 像素区域绘制如下点图（该图只是用于数据流说明，并不具有可视化意义）：原始数据如下：

const data = [  { month: '一月', temperature: 5, city: '北京' },  { month: '二月', temperature: 10, city: '北京' },  { month: '一月', temperature: 8, city: '南京' },  { month: '二月', temperature: 14, city: '南京' }];

绘图代码：

const chart = new G2.Chart({  id: 'mountNode',  width: 400,  height: 200});chart.source(data);chart.point().position('month*temperature').color('city', [ '#1890FF', '#2FC25B' ]);chart.render();

chart.point().position(‘month*temperature’).color(‘city’, [ ‘#1890FF’, ‘#2FC25B’ ]); 含义如下：

将 month 映射到 position 位置图形属性的 x 轴方向；
将 temperature 映射到 position 位置图形属性的 y 轴方向；
将 city 映射到 color 颜色图形属性。使用的颜色是 [‘#1890FF’, ‘#2FC25B’]

加载数据

加载数据后，对数据进行处理，处理后结构如表所示：

month	temperature	city
一月	5	北京
二月	10	北京
一月	8	南京
二月	14	南京

对数据进行分组

默认我们会根据映射至 size shape color 这三个图形属性的数据属性对数据进行分组。

这里我们根据 city 字段对数据进行分组，如下表所示：

month	temperature	city
一月	5	北京
二月	10	北京

month	temperature	city
一月	8	南京
二月	14	南京

保存原始数据

此时将原始数据保存下来，方便后期 tooltip 取对应的数据进行展示。

所有的原始数据存储于 _origin 属性中。

month	temperature	city	_origin
一月	5	北京	{“month”:”一月”,”temperature”:5,”city”:”北京”}
二月	10	北京	{“month”:”二月”,”temperature”:10,”city”:”北京”}

month	temperature	city	_origin
一月	8	南京	{“month”:”一月”,”temperature”:8,”city”:”南京”}
二月	14	南京	{“month”:”二月”,”temperature”:14,”city”:”南京”}

数据数值化

这里 month city 为分类的类型，我们将其转换为数值（索引值）。

month	temperature	city	_origin
0	5	0	{month: ‘一月’,temperature: 5,city: ‘北京’}
1	10	0	{“month”:”二月”,”temperature”:10,”city”:”北京”}

month	temperature	city	_origin
0	8	1	{“month”:”一月”,”temperature”:8,”city”:”南京”}
1	14	1	{“month”:”二月”,”temperature”:14,”city”:”南京”}

调整数据 adjust

此处无调整。

归一化操作

由于月份 month 是分类类型，又决定 x 轴的位置，需要在坐标轴两端留下空白，所以需要将数据归一化的分布范围从 [0, 1] 调整至 [0.25, 0.75]；
city 是分类类型，但是不参与位置运算，所以分布范围仍为 [0, 1]；
temperature 是数字类型，原始数值范围为 [5, 14]，但是为了让 y 坐标轴的刻度线均匀分布易于用户阅读理解，G2 会默认对数值进行优化，将数值范围调整为 [0, 20] 使得刻度线均匀分布（默认每条坐标轴绘制 5 个刻度线），即 [0, 5, 10, 15, 20]，然后将原始数值归一化到 [0, 1];归一化后的结果：

month	temperature	city	_origin
0.25	0.25	0	{month: ‘一月’,temperature: 5,city: ‘北京’}
0.75	0.5	0	{“month”:”二月”,”temperature”:10,”city”:”北京”}

month	temperature	city	_origin
0.25	0.4	1	{“month”:”一月”,”temperature”:8,”city”:”南京”}
0.75	0.7	1	{“month”:”二月”,”temperature”:14,”city”:”南京”}

计算绘制图形需要的点

对于点图，我们只需要获取 x 和 y 轴的坐标点即可。所以数据处理结果如下：

month	temperature	city	_origin
[0.25]	[0.25]	0	{month: ‘一月’,temperature: 5,city: ‘北京’}
[0.75]	[0.5]	0	{“month”:”二月”,”temperature”:10,”city”:”北京”}

month	temperature	city	_origin
[0.25]	[0.4]	1	{“month”:”一月”,”temperature”:8,”city”:”南京”}
[0.75]	[0.7]	1	{“month”:”二月”,”temperature”:14,”city”:”南京”}

映射至图形属性

由于画布坐标的起始点为左上角，所以y轴上的 0.1 转换成画布坐标的结果为 200 - 200 * 0.1

x	y	color	_origin
[100]	[150]	‘#1890FF’	{month: ‘一月’,temperature: 5,city: ‘北京’}
[300]	[100]	‘#1890FF’	{“month”:”二月”,”temperature”:10,”city”:”北京”}

x	y	color	_origin
[100]	[120]	‘#2FC25B’	{“month”:”一月”,”temperature”:8,”city”:”南京”}
[300]	[60]	‘#2FC25B’	{“month”:”二月”,”temperature”:14,”city”:”南京”}

渲染绘制

将最后处理的数据交由绘图库进行绘制渲染。图形语法简介数据类型与度量

原文: https://antv.alipay.com/zh-cn/g2/3.x/tutorial/data-flow.html