当数据采用正常格式时，我可以毫不费力地创建d3堆积条形图（垂直）。但是这种格式，我发现很难绘制图表。如果有人能指出我的数据采用下面给出的格式的例子，我将非常感激。我尝试了很多例子。所有使用不同的结构。至少让我知道这种结构是否可以堆叠条。我的格式。
[
{
"key": "AK",
"values": [
{
"state": "AK",
"zip": "99546",
"sum(quantity)": "623.95"
}
]
},
{
"key": "AL",
"values": [
{
"state": "AL",
"zip": "35440",
"sum(quantity)": "265.40"
}
]
},
{
"key": "CA",
"values": [
{
"state": "CA",
"zip": "93510",
"sum(quantity)": "682.81"
},
{
"state": "CA",
"zip": "95220",
"sum(quantity)": "367.14"
}
]
},
{
"key": "GA",
"values": [
{
"state": "GA",
"zip": "30102",
"sum(quantity)": "609.85"
},
{
"state": "GA",
"zip": "30103",
"sum(quantity)": "691.53"
}
]
},
{
"key": "IA",
"values": [
{
"state": "IA",
"zip": "50001",
"sum(quantity)": "597.52"
},
{
"state": "IA",
"zip": "50601",
"sum(quantity)": "741.38"
}
]
},
{
"key": "IL",
"values": [
{
"state": "IL",
"zip": "62214",
"sum(quantity)": "564.20"
}
]
},
{
"key": "LA",
"values": [
{
"state": "LA",
"zip": "70420",
"sum(quantity)": "576.45"
},
{
"state": "LA",
"zip": "70511",
"sum(quantity)": "377.81"
},
{
"state": "LA",
"zip": "70710",
"sum(quantity)": "398.69"
}
]
},
{
"key": "MD",
"values": [
{
"state": "MD",
"zip": "20606",
"sum(quantity)": "423.71"
},
{
"state": "MD",
"zip": "20607",
"sum(quantity)": "544.17"
},
{
"state": "MD",
"zip": "21005",
"sum(quantity)": "233.74"
},
{
"state": "MD",
"zip": "21520",
"sum(quantity)": "601.30"
}
]
},
{
"key": "ME",
"values": [
{
"state": "ME",
"zip": "4406",
"sum(quantity)": "238.58"
},
{
"state": "ME",
"zip": "4606",
"sum(quantity)": "412.01"
}
]
},
{
"key": "MS",
"values": [
{
"state": "MS",
"zip": "39735",
"sum(quantity)": "486.00"
}
]
},
{
"key": "MT",
"values": [
{
"state": "MT",
"zip": "59001",
"sum(quantity)": "434.12"
}
]
},
{
"key": "ND",
"values": [
{
"state": "ND",
"zip": "58001",
"sum(quantity)": "122.81"
},
{
"state": "ND",
"zip": "58002",
"sum(quantity)": "883.31"
}
]
},
{
"key": "NE",
"values": [
{
"state": "NE",
"zip": "68001",
"sum(quantity)": "605.27"
}
]
},
{
"key": "NJ",
"values": [
{
"state": "NJ",
"zip": "8205",
"sum(quantity)": "630.63"
}
]
},
{
"key": "NM",
"values": [
{
"state": "NM",
"zip": "87510",
"sum(quantity)": "1059.78"
}
]
},
{
"key": "NY",
"values": [
{
"state": "NY",
"zip": "12404",
"sum(quantity)": "573.52"
},
{
"state": "NY",
"zip": "12405",
"sum(quantity)": "911.70"
},
{
"state": "NY",
"zip": "13606",
"sum(quantity)": "295.05"
},
{
"state": "NY",
"zip": "14410",
"sum(quantity)": "91.27"
}
]
},
{
"key": "OH",
"values": [
{
"state": "OH",
"zip": "43802",
"sum(quantity)": "234.60"
}
]
},
{
"key": "OK",
"values": [
{
"state": "OK",
"zip": "73520",
"sum(quantity)": "331.16"
},
{
"state": "OK",
"zip": "74330",
"sum(quantity)": "679.95"
},
{
"state": "OK",
"zip": "74720",
"sum(quantity)": "723.63"
},
{
"state": "OK",
"zip": "74821",
"sum(quantity)": "624.22"
}
]
},
{
"key": "OR",
"values": [
{
"state": "OR",
"zip": "97810",
"sum(quantity)": "229.12"
}
]
},
{
"key": "PA",
"values": [
{
"state": "PA",
"zip": "15410",
"sum(quantity)": "558.51"
},
{
"state": "PA",
"zip": "15520",
"sum(quantity)": "859.19"
},
{
"state": "PA",
"zip": "15610",
"sum(quantity)": "656.57"
},
{
"state": "PA",
"zip": "15611",
"sum(quantity)": "303.19"
},
{
"state": "PA",
"zip": "16820",
"sum(quantity)": "763.54"
},
{
"state": "PA",
"zip": "17301",
"sum(quantity)": "314.21"
},
{
"state": "PA",
"zip": "18010",
"sum(quantity)": "522.25"
},
{
"state": "PA",
"zip": "19001",
"sum(quantity)": "541.86"
},
{
"state": "PA",
"zip": "19501",
"sum(quantity)": "314.65"
}
]
},
{
"key": "SC",
"values": [
{
"state": "SC",
"zip": "29426",
"sum(quantity)": "387.74"
}
]
},
{
"key": "TX",
"values": [
{
"state": "TX",
"zip": "77326",
"sum(quantity)": "497.49"
},
{
"state": "TX",
"zip": "79311",
"sum(quantity)": "619.80"
},
{
"state": "TX",
"zip": "79699",
"sum(quantity)": "546.51"
},
{
"state": "TX",
"zip": "79713",
"sum(quantity)": "424.77"
}
]
},
{
"key": "VA",
"values": [
{
"state": "VA",
"zip": "23001",
"sum(quantity)": "340.39"
},
{
"state": "VA",
"zip": "23301",
"sum(quantity)": "446.56"
}
]
},
{
"key": "VT",
"values": [
{
"state": "VT",
"zip": "5640",
"sum(quantity)": "548.90"
}
]
},
{
"key": "WA",
"values": [
{
"state": "WA",
"zip": "98520",
"sum(quantity)": "223.90"
}
]
},
{
"key": "WI",
"values": [
{
"state": "WI",
"zip": "54101",
"sum(quantity)": "680.80"
},
{
"state": "WI",
"zip": "54405",
"sum(quantity)": "485.17"
}
]
},
{
"key": "WV",
"values": [
{
"state": "WV",
"zip": "25606",
"sum(quantity)": "404.94"
}
]
}
]
此处key应作为x轴。并且values应该充当y轴（sum(quantity)）。值内的对象应形成堆叠条。
例如：CA键在其values键中有两个对象，应该形成一个带有两个堆栈的栏。希望你明白。
我不是故意避免代码。我没有这个结构。我甚至无法知道如何使用这些数据。我通过使用d3的巢来获得这个。
请帮忙。
答案 0 :(得分：0)
我必须自己做，因为我别无选择（相信我的同事帮助我 - 一如既往）。发布下面的代码段。这里还有codepen的链接。谁知道，未来可能会节省一些人的时间和精力。这是代码。
var WIDTH = 1250,
HEIGHT = 500,
MARGINS = {
top: 20,
right: 20,
bottom: 20,
left: 50
},
xoffset = 22,
svg = [],
tooltip = [];
function appendResponsiveSvg() {
svg = d3.select("svg")
.attr("width", 100 + "%")
.attr("height", 100 + "%")
.attr("preserveAspectRatio", "xMinYMin meet")
.attr("viewBox", "-80 -10 " + (WIDTH + 200) + " " + (HEIGHT + 100))
.classed("svg-content-responsive", true);
return svg;
}
var verticalStackedData = multiLineData;
console.log(verticalStackedData);
function plotVerticallyStacked(data) {
var x = d3.scale.ordinal()
.rangeRoundBands([0, WIDTH], .1);
var y = d3.scale.linear()
.rangeRound([HEIGHT, 0]);
// Color range - add your favorites here
var color = d3.scale.ordinal()
.range(["#98abc5", "#8a89a6", "#7b6888", "#6b486b", "#a05d56", "#d0743c", "#ff8c00"]);
var xAxis = d3.svg.axis()
.scale(x)
.orient("bottom");
var yAxis = d3.svg.axis()
.scale(y)
.orient("left")
.tickFormat(d3.format(".2s"));
appendResponsiveSvg();
svg.append("g")
.attr("transform", "translate(" + MARGINS.left + "," + MARGINS.top + ")");
var domain = ["sum(quantity)"];
data.forEach(function(_data) {
var y0 = 0;
_data.groupedItem = [];
_data.values.map(function(d, index) {
_data.groupedItem.push(domain.map(function(name) {
return {
label: "quantity" + (index + 1),
name: name,
y0: y0,
y1: y0 += +d[name]
};
})[0]);
_data.total = _data.groupedItem[_data.groupedItem.length - 1].y1;
});
});
data.sort(function(a, b) {
return b.total - a.total;
});
x.domain(data.map(function(d) {
return d.values[0]["sum(quantity)"];
}));
y.domain([0, d3.max(data, function(d) {
return d.total;
})]);
svg.append("g")
.attr("class", "x axis")
.attr("transform", "translate(0," + HEIGHT + ")")
.call(xAxis);
svg.append("g")
.attr("class", "y axis")
.call(yAxis);
var state = svg.selectAll(".state")
.data(data)
.enter().append("g")
.attr("class", "g")
.attr("transform", function(d) {
return "translate(" + x((d.values[0])["sum(quantity)"]) + ",0)";
});
state.selectAll("rect")
.data(function(d) {
return d.groupedItem;
})
.enter().append("rect")
.attr("width", x.rangeBand())
.attr("y", function(d) {
return y(d.y1);
})
.attr("height", function(d) {
return y(d.y0) - y(d.y1);
})
.style("fill", function(d) {
return color(d.label);
});
}
plotVerticallyStacked(verticalStackedData);