Блог

У меня есть файл csv со следующими данными:

 Time, Conditions, Temperature, Humidity, WindDir, WindDeg, U1, Pressure, U2, U3, U4, U4, UV, U5, MoonPercent, SunriseHr, SunriseMin, SunsetHr
"2014/06/19 19:00:00", "Clear", 16.8, "87%", "North", 355, 8.0, "1010", "11", 15, "NA", "1.2", " 0", "11", "47", "5", "03" "22", "07"
"2014/06/19 19:31:01", "Mostly Cloudy", 17.2, "86%", "NNE", 26, 12.9, "1010", "11", 15, "NA", "0.7", " 0", "11", "47", "5", "03" "22", "07"
"2014/06/19 19:40:00", "Mostly Cloudy", 17.4, "85%", "ENE", 68, 6.4, "1010", "11", 15, "NA", "0.7", " 0", "11", "47", "5", "03" "22", "07"
 

Я хочу импортировать его и иметь массив, содержащий числа в виде чисел, а не в виде строк, как это было вначале:

 Object { Time="2014/06/19 19:00:00", Conditions=" "Clear"", Temperature=" 16.8", more...}
 

Проблема в том, что независимо от того, что я пытаюсь, я не смог превратить числа в реальные числа, просто NaN. Вот мой код импорта:

 d3.csv("weatherLog.csv", function(error, csv) {
        if (error) return console.warn(error);

        csv.forEach(function(d){ (d['Temperature'] =  d['Temperature']); });
        console.log(csv);
 

Вместо этого я попробовал d.Temperature , вместо этого я попробовал parseInt(d.[‘Temperature]) , но ничего не получается, и, конечно, d3 не может использовать строку (или NaN) в качестве данных, поэтому мне нужно сначала как-то преобразовать это. Я попытался вручную удалить пробел из файла CSV (поэтому импортированная строка была «16.8», а не «16.8»), но это тоже не помогло…

Вы должны использовать функцию доступа для преобразования строк в даты и числа. Способ сделать это — использовать .row() метод, который перебирает строки вашего csv и для каждой строки позволяет вам предоставить выходной объект, который будет использоваться для представления этой строки на основе заданных данных.

Параметр, заданный для средства доступа, d , представляет собой одну строку или элемент данных. В функции доступа d имеет свойства, соответствующие именам ваших столбцов данных, такие как Time , Conditions , Temperature , и т.д… Вы можете манипулировать этими значениями, прежде чем возвращать свой выходной объект, поэтому в случае температуры вы можете присвоить temperature свойству вашего выходного объекта значение be d.Temperature , которое преобразует его в число.

По соглашению, имена свойств в JavaScript имеют верблюжью оболочку, поэтому объект, который вы возвращаете из средства доступа, должен использовать ключи в верблюжьей оболочке.

Теперь, когда выполняется ваш обратный вызов, ваша переменная csv содержит массив объектов, каждый из которых имеет такие свойства, как time , conditions , temperature , и т. Д., А значения температуры были преобразованы в числа.

Вот пример:

 d3.csv('weatherLog.csv')
  .row(function(d) {
    // for each row of the data, create an object with these properties...
    return {
      time: d3.time.format('%Y/%m/%d %H:%M:%S').parse(d.Time),
      conditions: d.Conditions,
      temperature:  d.Temperature,
      humidity: d.Humidity,
      windDir: d.WindDir,
      windDeg:  d.WindDeg,
      pressure:  d.Pressure
    };
  })
  .get(function(error, csv) {
    if (!error) {
      // lets say you want to log all the temperatures to the console
      csv.forEach(function(d,i) {
        var theTime = d3.time.format('%I:%M %p')(d.time);
        console.log('The temperature at', theTime, 'was', d.temperature, 'degrees.');
      });
    } else {
      // handle error
    }
  });
 

Это выведет на консоль следующее:

 The temperature at 7:00 PM was 16.8 degrees.
The temperature at 7:31 PM was 17.2 degrees.
The temperature at 7:40 PM was 17.4 degrees.
 

Это сработало для меня.

 d3.csv("weatherLog.csv", function(d) {
   return {
       temperature:  d.Temperature;
   }
}, function(error, csv) {
        if (error) return console.warn(error);
        console.log(csv);
});