Как да направите първата си JavaScript диаграма с JSCharting

Когато започвате като начинаещ разработчик на JavaScript, мисля, че е важно да се занимавате с интересни проекти. По този начин можете да сте сигурни, че ще се забавлявате, докато учите, и най-вероятно ще намерите област на специализация, която ви харесва.

Както се казва, „Ако обичаш това, което правиш, никога няма да работиш и ден през живота си“ .

В тази статия ще ви запозная с визуализацията на данни от предния край, което е моята лична страст. Може би това ще се превърне и във вашата страст!

Най-полезните моменти за мен като разработчик са, когато мога да видя или да изживея резултатите от това, което съм направил. Изключително удовлетворяващо е да създадете диаграма, която разкрива интересна информация за нейните данни или интерактивно преживяване, което помага да се изследват подробности за уникален набор от данни. Колкото по-значим е резултатът, толкова по-полезен е той.

Осъзнах обаче, че количеството работа, която полагате в даден проект, не е задължително да корелира с чувството за постижение - понякога се чувства страхотно, дори когато беше относително лесно.

С течение на времето ще намерите инструменти, които ще ви помогнат да станете по-ефективни, а понякога ще премествате планини с малко усилия. В полето за визуализация на данни има много библиотеки и инструменти за диаграми. С подходящите инструменти ще създадете нови диаграми с малко усилия, независимо от вида на диаграмата, от която се нуждаете. Лично аз мисля, че datavis носи голяма награда за инвестицията ви от време и усилия.

В този урок ще използвате редица инструменти, за да получавате данни през интернет, да ги обработвате и да рисувате красива диаграма, която може да се види във всеки съвременен браузър. Можете да щракнете върху връзките по-долу, за да изтеглите примерния код за всяка стъпка поотделно, да ги видите всички в GitHub или да изтеглите всички стъпки наведнъж тук: all-steps.zip.

Резултатът

До края на този урок ще създадете тази интерактивна таблица, управлявана от данни. Ще научите как да получавате данни през интернет, да ги обработвате и да правите диаграма с тези данни. Също така ще можете да правите свои собствени диаграми от нулата.

Интерактивна линейна диаграма на JavaScript

След като обработите данните и ги начертаете, ще научите и как да правите корекции в диаграмата, включително модифициране на легендата по подразбиране, разрешаване на кръстосани оси x с подсказки и прилагане на текстови анотации за добавяне на контекст и друга информация към диаграмата.

Инструментите

За да започнете, използвайте интернет браузър като този, който вероятно използвате, за да прочетете тази статия. Препоръчвам Chrome, тъй като предлага страхотно изживяване и вградени инструменти за разработчици.

След това ще ви трябва текстов редактор. Нещо толкова просто като бележника ще работи. Но предлагам да използвате по-усъвършенстван редактор на код като VS Code, тъй като това е среда, с която ще прекарате много време. Това ще ви даде по-удобно и приятно кодиране и улеснява писането на HTML5, CSS и JavaScript за очите. Най-важното е, че ако забравите някъде цитат или запетая, редакторът на код може да ви помогне да намерите грешката.

Тази статия може да ви помогне да изберете най-добрия редактор на JavaScript код за уеб разработка.

Ще използвате библиотеката на диаграмите JSCharting за автоматично изчертаване и добавяне на интерактивна функционалност за тази диаграма. Няма да са необходими други библиотеки на JavaScript като jQuery или предни платформи, включително React и Angular (често използвани за уебсайтови проекти).

Защо JSCharting?

JSCharting е JavaScript библиотека за диаграми, която може да изчертава много различни видове диаграми, използвайки SVG. Той е лесен за използване и започнете с него, така че е подходящ за този урок. API (Application Programming Interface, известен още като опциите и настройките, необходими за създаване на диаграми) улеснява трудните неща и е добър вариант при експериментиране с визуализации на данни.

Можете да използвате JSCharting безплатно за лична и търговска употреба с включената марка.

Можете да създадете отзивчиви диаграми с JSCharting чрез няколко прости стъпки:

  • Дефинирайте маркер в HTML файла с уникален идентификатор.
  • Предоставете този идентификатор, данни и всякакви други опции при извикване JSC.Chart()на JavaScript файла.

Това е. JSC ще изготви професионално изглеждаща диаграма, попълваща този div таг с визуални елементи на SVG елемент. Графиката ще бъде отзивчива и интерактивна без никакви допълнителни усилия.

Информацията

Ще използвате файл с данни, предоставен от NCHS (Национален център за здравна статистика), изброяващ историческата продължителност на живота на мъжете и жените в САЩ.

Можете да го намерите тук: //data.cdc.gov/resource/w9j2-ggv5.csv.

Този CSV файл съдържа данни, които категоризират продължителността на живота по години, раса и пол. Ще използвате някои от тези данни, за да начертаете обикновена мъжка / женска тенденция през последните 100 години.

CSV (Стойности, разделени със запетая) е чудесен формат за предаване на данни през интернет. Той е компактен, разбираем за хората и можете да го отворите директно, което е приятно.

Така че без повече шум, нека започнем.

Стъпка 1 - Добавете празна диаграма

Първият zip файл съдържа празна начална точка, която можете да попълните, докато вървим. Ако се изгубите или объркате или искате да пропуснете напред, zip файлът в края или през всеки раздел ще ви ускори.  

Ако искате да изтеглите всички файлове наведнъж, вижте all-steps.zipвместо това .

step1-a.zip

Този zip файл съдържа следните файлове.

  • index.html
  • js/index.js

Най- .htmlфайл е празен, с изключение на някои стандартни код, който го прави валиден файл и .jsфайла е напълно празен.

Първата стъпка е да добавите някои скриптове към файла на уеб страницата на HTML. Обикновено хората предлагат добавяне на тагове вътре в маркерите. Въпреки това, за скриптове, които засягат HTML съдържанието, често е по-добре да ги добавите след затварящия маркер.

This technique loads all the HTML into the DOM before executing any JavaScript. The chart needs the HTML loaded before it can draw in it. The DOM (Document Object Model) is a representation of your HTML code in the browser memory. Once HTML is loaded into the DOM the browser can display it and JavaScript can interact with it.

Start by adding the JSCharting library to the HTML file. Open the index.html file in your editor of choice. Then add a script tag to include JSCharting after the closing tag. The resulting code at the bottom of the file should look like this:

This library URL points to a CDN (Content Delivery Network). It hosts the chart code and makes it convenient to quickly add the library to any HTML page for prototyping charts and experimenting. You can also download and use the library locally or use the npm package in your project, but the CDN does not require any extra steps.

Next, using the same technique, add another script tag referencing your blank JavaScript file. Add this script after the jscharting.js script so it looks like this:

Great. We are almost ready to draw a blank chart. The last thing you need to do is add a placeholder inside the HTML file to define where we want this chart to draw.

Add this HTML code inside the tags.

The div must have an id so you can tell the chart which div to draw in. In this case the id is chartDiv.

You may notice the style attribute of the tag. It makes the div 50% of the window width, and 300 pixels tall. The margin style margin:0 auto; centers the div on the page. The chart will fill whatever size the div is, so changing the div size is a good way to control the chart size.

You're all set with the HTML file. Open the index.js file and add a blank chart to this page by writing the following code which includes the div id chartDiv:

JSC.Chart('chartDiv', {});

Open the index.html file in a browser (drag and drop the file into a web browser like chrome).

Not much to see yet, but you might notice a small JSC logo on this page. That indicates a chart is wired up and drawing.

JSCharting logo shows the chart is working

step1-b.zip

Step 2 - Play with the chart a little bit

Ok, as a test, let's add a couple values for the chart to visualize to see how it works.

Going back to the index.js file, replace the content with the following code which adds more options to the chart.

JSC.Chart('chartDiv', { type: 'horizontal column', series: [ { points: [ {x: 'Apples', y: 50}, {x: 'Oranges', y: 42} ] } ] });

Now refresh (F5) the browser window where the index.html page is loaded.

Horizontal column chart with one series and two points

Nice! You just made your first chart using JavaScript.

You made a bar chart by setting the chart type option to 'horizontal column'. If you prefer a vertical column, set the value to 'column'. You also added a series with two points to the chart for Apples and Oranges.

All chart data is made up of series and points. A series is simply a group of data points. Charts can contain one or more data series. Data points consist of values that map to the x and y axes. Points can also include many other descriptive variables and values.

The example above contains only one series. Now let's look at the options for a chart with two series. Replace the content of the JavaScript file with this code.

JSC.Chart('chartDiv', { type: 'horizontal column', series: [ { name:'Andy', points: [ {x: 'Apples', y: 50}, {x: 'Oranges', y: 32} ] },{ name:'Anna', points: [ {x: 'Apples', y: 30}, {x: 'Oranges', y: 22} ] } ] });

Refreshing the browser window will show this chart.

Horizontal column chart with two series

The chart options look similar. Still a bar chart, but this time there is an extra object in the series array.  We also added name properties for each series so the chart can identify them in the legend.

If you are interested in making different charts like radar charts, area charts, pie charts, gantt charts, or even calendar heatmap charts, take a look at the JSCharting examples gallery and the source code (chart options) used to create those charts. You can quickly learn how to use other chart features by copying the available examples.

step2.zip

Step 3 - Prepare the data

The CSV data format is exactly that – Comma Separated Values. The file contains rows (lines) and each row represents a record or entry. Normally the first row of values contains the names of each comma separated value (column). Subsequent rows contain the values themselves.

name,age chris,26 mike,34

CSV is human readable, but there are variations of this format. Sometimes if values contain commas (e.g. mailing addresses) the format doesn't work as-is so each value is also wrapped in quotes. That way the commas inside quotes are ignored and the format can still work by using only the commas outside of quotes to separate the values.

"name","age","parents" "Chris","26","Gregory, Mary" "Mike","34","David, Sarah"

Values can also be separated using a different character like tabs in place of commas.

But let's not get bogged down in minutia. JSCharting provides a number of tools that help with this process and we will use one of them to skip worrying about the CSV file format and convert it to JSON (JavaScript Object Notation). The result will be an array of objects. Each object represents a row with named properties. The first row in the CSV file is used to define the names of those properties.

This is the url of the data we are interested in: //data.cdc.gov/resource/w9j2-ggv5.csv.

You can click to download and open it in excel.

However, you will download and access this CSV data in real-time using JavaScript code. The code below may be slightly confusing at first, but it's short and you can reuse it to get any CSV, text, or JSON files over the internet programmatically. It is similar to the older AJAX technology but much simpler to use.

Once again, replace the content of the index.js file with the following:

fetch('//data.cdc.gov/resource/w9j2-ggv5.csv') .then(function (response) { return response.text(); }) .then(function (text) { csvToSeries(text); }) .catch(function (error) { //Something went wrong console.log(error); }); function csvToSeries(text) { console.log(text); }

Why so complicated? It is because when you request a file, it does not immediately become available. There is a delay and you have to wait for the file to arrive. So first you request the file from another website using fetch().

fetch('//data.cdc.gov/resource/w9j2-ggv5.csv')

Then the code inside the then(...) argument function gets called with the response when it arrives. This function converts the response into text and returns it, which passes the result to the following then() argument function.

.then(function (response) { return response.text(); })

The next then(...) argument function calls the csvToSeries() function, and passes the text as an argument.

.then(function (text) { csvToSeries(text); })

In the catch() function, you can specify what to do if anything goes wrong. For example maybe the internet is down, or the URL is not correct.

.catch(function (error) { //Something went wrong console.log(error); });

In this case, the error is sent to the console.

In the csvToSeries() function we pass this text to the console for inspection.

function csvToSeries(text) { console.log(text); }

? Note: The native fetch() function is not supported in Internet Explorer 11. If you want to support this browser as well, you can use the JSC.fetch() function which comes with JSCharting. It provides the same functionality, but adds additional support for IE11.

Drag the index.html file into a browser window (or refresh the page if already open) and press F12. This will open the DevTools window of the chrome browser. By default, the bottom half of the DevTools window will show the console output. This is where the text is sent when you run code like:

console.log(text);

You can also paste or write code into this console window to execute it. Try pasting the entire code snippet above into the console window (next to the > character) and press enter. You will notice you get the same result in the console window output. This can be useful for testing a line of code and experimenting.

step3-a.zip

At this point you have retrieved the text of the CSV file over the internet and sent it to the console to prove that it works. Now we can start to work with it.

Let's take a look at this data file to get an idea of what's inside: //data.cdc.gov/resource/w9j2-ggv5.csv

I used excel to sort the rows by the year column to analyze the rows of data for a single year.

Each year contains 9 rows with data based on race and sex. We are only interested in the highlighted male and female values of all races for each year. You will create two series based on the highlighted rows. A series for female and one for male values.

Now that you have an idea of what needs to happen, let's get started.

First, let's use the JSC.csv2Json() function to convert the text into JSON format and pass it to the console to see what it does.

Update the csvToSeries() function with the following code:

function csvToSeries(text) { let dataAsJson = JSC.csv2Json(text); console.log(dataAsJson) }

Refresh the browser to see the updated console output.

The console shows an array of 1062 records. And this is one of these records:

{year: 1900, race: "All Races", sex: "Both Sexes", average_life_expectancy: 47.3, mortality: 2518}

? Note: The console can display arrays, and objects for inspection and you can expand and collapse sections in the console to explore details.

The property name average_life_expectancy is a little long, but you will need to use it. To avoid typing it more than once, define a constant variable to store this name. When you need to use this property, you can just write the variable name lifeExp. It will look like this row[lifeExp] instead of row.average_life_expectancy.

Add this line at the top of the csvToSeries() function.

function csvToSeries(text) { const lifeExp = 'average_life_expectancy'; ...

You can process this data using simple vanilla JavaScript. The end result we want is two series with data points that include a year and life expectancy for each point.

Update the csvToSeries() with the following code:

function csvToSeries(text) { const lifeExp = 'average_life_expectancy'; let dataAsJson = JSC.csv2Json(text); let male = [], female = []; dataAsJson.forEach(function (row) { //add either to male, female, or discard. console.log(row); }); }

It defines arrays for male and female data points. Then it calls the array dataAsJson.forEach() function passing a callback function(row){...} function as the argument. The forEach() function will execute the callback function for each item in the dataAsJson array. For now we will just call console.log(row) on each row that the callback function encounters.

Refresh the browser and inspect the console output.

Let's add some logic to filter the data we want and log the result in the console window. Replace the csvToSeries() function with this code.

function csvToSeries(text) { const lifeExp = 'average_life_expectancy'; let dataAsJson = JSC.csv2Json(text); let male = [], female = []; dataAsJson.forEach(function (row) { //add either to male, female, or discard. if (row.race === 'All Races') { if (row.sex === 'Male') { male.push({x: row.year, y: row[lifeExp]}); } else if (row.sex === 'Female') { female.push({x: row.year, y: row[lifeExp]}); } } }); console.log([male, female]); }

Inside the callback function you decide whether the row is of interest and use it or if not then discard it.

if (row.race === 'All Races') { if (row.sex === 'Male') { //add data to male array male.push({x: row.year, y: row[lifeExp]}); } else if (row.sex === 'Female') { //add data to female array female.push({x: row.year, y: row[lifeExp]}); } }

The logic checks to see if the row.race value equals 'All Races'. If so, then it checks to see if the row.sex property equals either 'Male' or 'Female'. If the row equals either, it adds the data to either the male or female arrays as a {x, y} point object. Notice the use of the lifeExp variable defined above which helps shorten this code.

At the end, you used console.log([male, female]) to pass the male and female variables to the console for inspection and to make sure your code worked as expected.

After refreshing the browser, the console shows the result which is two arrays, each with 118 data points spanning the years 1900 to 2017.

Lastly, instead of passing the result to the console, wrap these data points within an array of two series that the chart can use directly and return them.

Add this code at the end of the csvToSeries() function:

return [ {name: 'Male', points: male}, {name: 'Female', points: female} ];

If the returned value was sent to the console, it would produce this result.

As you can see, the logic for filtering rows is fairly simple and you can adjust it to get other details from this data set.

To learn more about handling CSV files using JSCharting utilities, see this tutorial. When you are ready for more advanced data handling, the JSC.nest() utility can be used to create series and points from JSON data with with very little code.

step3-b.zip

Step 4 - Putting it all together

The data handling section was the most difficult step, but that alone will enable you to manipulate and extract data of interest from any CSV file. This is where it all comes together and where you will feel a sense of accomplishment.

Start by adding a renderChart() function to the end of the index.js file. You will pass the series data to this function as an argument.

function renderChart(series){ JSC.Chart('chartDiv', { series: series }); }

In the then() argument function that calls csvToSeries(), pass the series result to the renderChart() function to see what it draws in the browser.

.then(function (text) { let series = csvToSeries(text); renderChart(series); })

step4-a.zip

Now, refresh the browser. You should see this chart that uses the CSV data you processed in the previous section. Sweet! ?

Line chart showing filtered CSV data

Whoa, what happened in 1918? Life expectancy dropped significantly there. According to Wikipedia there was a flu pandemic involving H1N1 virus that wiped out a portion of the world population. This unfortunate event shows how visualizing data provides insights you would not normally get from just looking at the numbers.

You created a chart using the default line series type and it looks good, but you can make a few adjustments and tweaks to further improve it.

First, add a title at the top to explain what the viewer is looking at and an annotation at the bottom of the chart to credit the data source. Update the JSC.Chart() constructor function to pass the following options:

function renderChart(series){ JSC.Chart('chartDiv', { title_label_text: 'Life Expectancy in the United States', annotations: [{ label_text: 'Source: National Center for Health Statistics', position: 'bottom left' }], series: series }); } 

When you refresh the browser you can see the updated chart.

Line chart with title and annotation for attribution

You added an annotation with label text, and a position setting. We can use another annotation for the title as well, but it was easier to use the title label in this example.

It is easy to control the annotation position using values such as 'top right' or 'inside bottom right'. The 'inside' value means the annotation is placed inside the chart area where data is drawn. This box positions chart example demonstrates all the position setting options.

The legend shows the sum of point values for each series, but the sum is not important for this data set. You can reduce the legend columns to only show the icon and series name by using this setting:

legend_template: '%icon,%name'

But you don't really need to use a legend at all. It will be cleaner to simply label the lines themselves. You can disable the legend, and tell the chart to write the series name on the last point of each line series with these chart options:

legend_visible: false, defaultSeries_lastPoint_label_text: '%seriesName', 
Line chart using point labels instead of a legend

The '%seriesname' token is one of many point related tokens that can be used in any point label text to show point details and calculations.

Finally, let’s enable the x axis crosshair combined tooltip to show the male and female life expectancy for any given year. On mobile devices, you can tap the chart to see the crosshair tooltip. When using a PC, tooltips display when hovering over the chart with your mouse pointer.

xAxis_crosshair_enabled: true,

You may be wondering, what's with all those underscores in property names? This is not the actual property name. It's a shorthand way to write:

xAxis: {crosshair: {enabled: true}},

You may find it more convenient to specify a setting with underscores and JSCharting will understand what you mean.

The default tooltip text is clear, but let's customize it slightly to make it our own.

Since the crosshair tooltip shows information about each point it crosses, the tooltip text is defined within the point options. The defaultPoint property defines point options that all points will inherit automatically.

defaultPoint_tooltip: '%seriesName %yValue years',

For more information about this feature, check out the crosshair and combined tooltip tutorial.

When you apply all these options, your code will look similar to the following snippet. Replace the entire renderChart() function with this code.

function renderChart(series){ JSC.Chart('chartDiv', { title_label_text: 'Life Expectancy in the United States', annotations: [{ label_text: 'Source: National Center for Health Statistics', position: 'bottom left' }], legend_visible: false, defaultSeries_lastPoint_label_text: '%seriesName', defaultPoint_tooltip: '%seriesName %yValue years', xAxis_crosshair_enabled: true, series: series }); } 

Refresh the browser window once more.

Line chart with crosshairs and customized combined tooltips

You did it!

First you fetched CSV data using native JavaScript. You then converted it into JSON format and filtered the data into two series. With those series you created a beautiful interactive line chart using JSCharting and configured it to look professional.

Можете да персонализирате и коригирате диаграмите допълнително, за да отговорите на вашите специфични нужди. Посетете раздела JSCharting tutorials, за да научите повече за конкретна тема или намерете диаграми, подобни на това, което искате да направите, в галерията с примери и ги копирайте, за да продължите пътуването си за визуализация на данни.

Ако срещнете проблеми при работа с JSCharting, не се колебайте да се свържете с екипа за поддръжка. Те ще се радват да ви насочат или да ви помогнат да разрешите всички проблеми, които може да срещнете.

step4-b.zip

Бонус предизвикателство

Не използвахме всички данни, налични в този CSV файл. Нека експериментираме с него за забавление и практика.

Създайте тази диаграма, използвайки наученото.

Challenge: Replicate this chart on your own

Този zip файл съдържа отговора:

step5-bonus.zip

Можете ли да се сетите за други диаграми, които можете да направите с тези данни? Продължавайте да експериментирате и се наслаждавайте на всяка минута!