总和字段上的 dc.js 平均值答案

【问题标题】：dc.js average value over the summed field总和字段上的 dc.js 平均值
【发布时间】：2020-07-08 11:36:36
【问题描述】：

我有以下数据数组：

身份证号码 ---- ------ -------- 1 G 1 1 G 2 1 楼 3

我想做下面的转换来计算平均值，但我不知道怎么做。

ID 姓名 Number_sum ---- ------ ------------ 1 G 3 1 楼 3

求和后计算平均值

ID Number_avg ---- ------------ 1 3

如果不预先求和，则平均值计算错误：

ID Number_avg ---- ------------ 1 2

我想计算每个 ID 的平均值，但要使用偶数字段“名称”。

接下来，我计划为每个 ID 构建一个图表。我有一个道路标识符 - 1。这条道路由 2 个路段组成：G 和 F。此外，G 路段又分为 2 个小路段，分别为 1 公里和 2 公里。

如果我们考虑通常的平均值，那么我们会得到该值的最大部分（道路的一个子部分）的平均值。但是我想根据路段的平均值进行计算。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <title>dc.js</title>
    <meta charset="UTF-8">
    
    <script type="text/javascript" src="https://dc-js.github.io/dc.js/js/d3.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="https://dc-js.github.io/dc.js/js/crossfilter.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="https://dc-js.github.io/dc.js/js/dc.js"></script>


    
</head>
<body>
<div id ="test"></div>

<script type="text/javascript">
//dc.js
 var inlineND = new dc.NumberDisplay("#test");
 
//data
var array1 = [
            {"ID": 1, "Name": "G", "Number": 1},
            {"ID": 1, "Name": "G", "Number": 2},
            {"ID": 1, "Name": "F", "Number": 3}
            ];

var make_calc = function() {
            var ndx                 = crossfilter(array1), //
            Dimension               = ndx.dimension(function(d) {return d.ID;}),
            DimensionGroup          = Dimension.group().reduce(reduceAdd, reduceRemove, reduceInitial);           
            
            function reduceAdd(p, v) {
            ++p.count;
            p.total += v.Number;
            return p;
            }

            function reduceRemove(p, v) {
            --p.count;
            p.total -= v.Number;
            return p;
            }

            function reduceInitial() {
            return {count: 0, total: 0};
            }
            
            inlineND
                .group(DimensionGroup)
                .valueAccessor(function(p) { return p.value.count > 0 ? p.value.total / p.value.count : 0; });
                
            dc.renderAll();
            //console.log(DimensionGroup);
};

make_calc();

</script>
</body>
</html>

【问题讨论】：

您需要展示您的代码，因为甚至不清楚您使用的是什么库。我想我认为这是一个交叉过滤问题，因为您引用了 dc.js，但我无法从您的问题文本中弄清楚这一点。此外，您没有显示您如何错误地计算平均值。我也不知道什么是预和。
我已经删除了一些模糊的标签，这些标签经常让仇恨者近距离投票，并添加了 [crossfilter]。如果这是 [javascript] 问题而不是 [crossfilter] 问题，请随时将它们改回来。
@Gordon 我在我使用的库中添加了代码。在此示例中，给出了单个“A”值的平均值的简单计算。
感谢您添加代码，这很有帮助。还有几件事我不明白。您想显示每个名称的平均值还是整体平均值？据我所知，您的表格显示了每个名称的 sum，而不是任何 average。
您的代码按 ID 对行进行分类，并确定平均值为 2.0（3 行，共 6 行），看起来是正确的。如果将维度更改为名称，它会为第一个 bin（G，2 行，总共 3）产生 1.5 的平均值，这也是正确的。我想我不明白你在做什么。

标签： d3.js dc.js crossfilter

【解决方案1】：

为了计算平均值，考虑到“Name”字段，需要考虑该字段在reduce函数中的唯一性。结果，在计算平均值时，将值的总和除以“名称”字段中唯一值的数量

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <title>dc.js</title>
    <meta charset="UTF-8">
    
    <script type="text/javascript" src="https://dc-js.github.io/dc.js/js/d3.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="https://dc-js.github.io/dc.js/js/crossfilter.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="https://dc-js.github.io/dc.js/js/dc.js"></script>

</head>
<body>
<div id ="test"></div>

<script type="text/javascript">
//dc.js
 var inlineND = new dc.NumberDisplay("#test");
 
//data
var array1 = [
            {"ID": 1, "Name": "G", "Number": 1},
            {"ID": 1, "Name": "G", "Number": 2},
            {"ID": 1, "Name": "F", "Number": 3}
            ];

var make_calc = function() {
            var ndx                 = crossfilter(array1), //
            Dimension               = ndx.dimension(function(d) {return d.ID;}),
            DimensionGroup          = Dimension.group().reduce(reduceAdd, reduceRemove, reduceInitial);           
            
                       
            function reduceAdd(p, v) {
            ++p.count;
            p.total += v.Number;
                if(v.Name in p.Names){
                    p.Names[v.Name] += 1
                }
                else{
                    p.Names[v.Name] = 1;
                    p.Name_count++;
                };
            return p;
            }

            function reduceRemove(p, v) {
            --p.count;
            p.total -= v.Number;
                p.Names[v.Name]--;
                if(p.Names[v.Name] === 0){
                    delete p.Names[v.Name];
                    p.Name_count--;
                };
            return p;
            }

            function reduceInitial() {
            return {count: 0, total: 0, Name_count: 0, Names: {}};
            }
            
            inlineND
                .group(DimensionGroup)
                .valueAccessor(function(p) { return p.value.Name_count > 0 ? p.value.total / p.value.Name_count : 0; });
                
            dc.renderAll();
            //console.log(DimensionGroup);
};

make_calc();

</script>
</body>
</html>

【讨论】：

很高兴你知道了！我认为这与我的回答具有相同的效果，因为唯一键的数量将是该字段上一个维度中的 bin 数量。
我想不同的是，这将计算每个 ID 的名称的平均值，而我的计算所有名称的平均值。
@Gordon 好的。在我的决定中，考虑到唯一“名称”值的数量，可以在 id 的上下文中输入平均值。因此，将来我可能会将此代码用于图形，其中“名称”字段不是最大数据粒度。结果，无论输入中有多少详细数据。您始终可以根据感兴趣的详细程度计算平均值。

【解决方案2】：

我不确定，但你在寻找这样的东西吗？

const arr = [
  {id: 1, name: 'G', number: 1},
  {id: 2, name: 'G', number: 2},
  {id: 3, name: 'F', number: 3}
]

const res = arr.reduce((acc, e) => {
  const idx = acc.findIndex(x => x.name === e.name)
  if (idx !== -1) {
    acc[idx].number += e.number
  } else {
    acc.push(e)
  }
  return acc
}, [])

console.log(res)

【讨论】：

这就是我修复标签的原因。不过感谢您的回答！

【解决方案3】：

我不确定我是否完全理解，但如果您想按名称分组，求和，然后取所有组的平均值，您可以将您的维度放在名称上并使用常规reduceSum：

            var ndx                 = crossfilter(array1), //
            Dimension               = ndx.dimension(function(d) {return d.Name;}),
            DimensionGroup          = Dimension.group().reduceSum(d => d.Number);

然后传递一个“fake groupAll”，它将组中的所有行返回到数字显示，并在值访问器中计算平均值：

                .group({value: () => DimensionGroup.all()})
                .valueAccessor(a => a.length === 0 ? 0 : d3.sum(a, ({value}) => value) / a.length);

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <title>dc.js</title>
    <meta charset="UTF-8">
    
    <script type="text/javascript" src="https://dc-js.github.io/dc.js/js/d3.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="https://dc-js.github.io/dc.js/js/crossfilter.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="https://dc-js.github.io/dc.js/js/dc.js"></script>


    
</head>
<body>
<div id ="test"></div>

<script type="text/javascript">
//dc.js
 var inlineND = new dc.NumberDisplay("#test");
 
//data
var array1 = [
            {"ID": 1, "Name": "G", "Number": 1},
            {"ID": 1, "Name": "G", "Number": 2},
            {"ID": 1, "Name": "F", "Number": 3}
            ];

var make_calc = function() {
            var ndx                 = crossfilter(array1), //
            Dimension               = ndx.dimension(function(d) {return d.Name;}),
            DimensionGroup          = Dimension.group().reduceSum(d => d.Number);

            
            inlineND
                .group({value: () => DimensionGroup.all()})
                .valueAccessor(a => a.length === 0 ? 0 : d3.sum(a, ({value}) => value) / a.length);
                
            dc.renderAll();
            //console.log(DimensionGroup);
};

make_calc();

</script>
</body>
</html>

【讨论】：