Question

这里有一个奇怪的具体问题，但过去一天左右我遇到了很多麻烦。从广义上讲，我尝试使用crossfilter计算数组的最大值，然后使用此值来查找最大值。

例如，我有一系列带有关联X值和Y值的时间戳。我希望按天聚合时间戳并找到最大X值，然后报告与此时间戳关联的Y值。从本质上讲，这是一个双重维度。

我能够完成第一阶段只是为了找到最大值。但是我很难达到第二个价值。

第一个的工作代码（使用Crossfilter和Reductio）。假设每行具有以下四个值。

[(Timestamp,           Date,       XValue, YValue),
 (2015-05-15 16:00:00, 2015-05-15, 30,      15),
 (2015-05-15 16:45:00, 2015-05-15, 25,      33)
 ... (many thousand of rows)]

第一维度

ndx = crossfilter(data);
dailyDimension = ndx.dimension(function(d) { return d.date; });

使用reductio

获取X值的最大值

maxXValue = reductio().max(function(d) { return d.XValue;});
XValues = maxXValue(dailyDimension.group())

XValues现在包含每日基础上的所有最大X值。

我现在想要使用这些X值来识别日期的相应Y值。

使用上面返回的相应数据的相同数据将是：

[(date,          YValue),
  ('2015-05-15', 15)] 
// Note, that it is 15 as it is the max X Value we find, not the max Y Value.

在Python / Pandas中，我将DataFrame的索引设置为X，然后执行索引匹配以查找Y值

（注意，可以安全地假设X值在这种情况下是唯一的，但实际上我们应该确定与此期间相关联的时间戳，然后匹配，因为它们严格保证是唯一的，而不是松散的）

我相信这可以通过修改我无法完全理解的最小化代码来实现Source Code is from here

var reductio_max = {
add: function (prior, path) {
    return function (p, v) {
        if(prior) prior(p, v);

        path(p).max = path(p).valueList[path(p).valueList.length - 1];

        return p;
    };
},
remove: function (prior, path) {
    return function (p, v) {
        if(prior) prior(p, v);

        // Check for undefined.
        if(path(p).valueList.length === 0) {
            path(p).max = undefined;
            return p;
        }

        path(p).max = path(p).valueList[path(p).valueList.length - 1];

        return p;
    };
},
initial: function (prior, path) {
    return function (p) {
        p = prior(p);
        path(p).max = undefined;
        return p;
    };
}
};

也许这可以修改，以便有一个Y值的第二个valueList，它将1：1与max函数中的X值相关联。在这种情况下，它将与函数中的两个索引相同，并且可以简单地分配。

我很抱歉我没有更多有效的代码。

另一种方法是使用某种形式的过滤功能来删除不满足X条件的条目，然后按日分组（此设置中应该只有一个值，所以简单的reduceSum例如将仍然返回正确的值。）

// Pseudo non working code
dailyDimension.filter(function(p) {return p.XValue === XValues;})
dailyDimension.group().reduceSum(function(d) {return d.YValue;})

最终结果将在dc.js

中绘制

Answer 1

不确定这是否有效，但可以尝试一下：

maxXValue = reductio()
  .valueList(function(d) { 
    return ("0000000000" + d.XValue).slice(-10) + ',' + d.YValue;
  })
  .aliasProp({
    max: function(g) {
      return +(g.valueList[g.valueList.length - 1].split(',')[0]);
    },
    yValue: function(g) {
      return +(g.valueList[g.valueList.length - 1].split(',')[1]);
    }
  });
XValues = maxXValue(dailyDimension.group())

使用aliasProp选项重新实现最大计算是一种效率较低且安全性较低的方法，这使得您可以在每次添加和删除记录时对组执行任何操作。

我未经测试的假设是，在max / min / median内部使用的未记录的valueList函数将正确排序。可能更容易/更好地编写Crossfilter最大聚合，然后修改它以将y值添加到组中。

如果您想通过Reductio解决这个问题，我很高兴在这里与您合作，但如果我们有一个像JSFiddle这样的工作示例，那将会更容易。

Crossfilter - 双维度（第二个值与每日最大值相关联）

1 个答案: