如何使用d3.js对已装箱的时间序列求和？

我想要一个简单的图形，如：

我拥有的数据是一个简单的事务列表，其中包含两个属性：

• 时间戳
• 数量

我尝试了d3.layout.histogram（）.bins（），但它似乎只支持计算事务

---

我一定不是唯一一个在寻找它的人，是吗？

直方图代码不支持这一点，但你可以自己轻松地进行分类。假设你有一个日期和每个交易的计数，你可以像这样按天分类

var bins = {};
transactions.forEach(function(t) {
    var key = t.date.toDateString();
    bins[key] = bins[key] || 0;
    bins[key] += t.amount;
});

---

如果需要，可以将日期字符串解析回日期；这里使用

.toDateString（）

的要点是，时间部分被截断，所有东西都按天分类。如果你想按另一个时间间隔进行装箱，你可以使用相同的技术提取日期的不同部分。

好的，所以IRC的人帮我指出并指向

nest

，这很有效（这是CoffeeScript）：

这里的诀窍是d3.time.day，它获取时间戳，并告诉您时间戳属于哪一天（晚上12点）。此函数和其他函数，如

d3.time.week

等。。我能很好地理解时间序列

另一个技巧是

nest（）.rollup（）

函数，它在按

key（）

分组后，对给定

天的所有事件求和

我最不想做的就是在没有交易的日子里插入空值。这是代码的最后一部分：

# Interpolate empty vals
nested_data.sort((a, b) -> d3.descending(a.date, b.date))
ex = d3.extent(nested_data, (d) -> d.date)
each_day = d3.time.days(ex[0], ex[1])

# Build a hashmap with the days we have
data_hash = {}
angular.forEach(data, (d) ->
  data_hash[d.date] = d.values
)

# Build a new array for each day, including those where we didn't have transactions
new_data = []
angular.forEach(each_day, (d) ->
  val = 0
  if data_hash[d]
    val = data_hash[d]
  new_data.push({date: d, values: val})
)

final_data = new_data

希望这对别人有帮助
 是的，这其实是一个快速的方法。我可能会在这里使用
d3.time.day
而不是toDateString（）。。所以我可以通过使用d3.time.week来轻松地切换到不同的箱子大小。
# Interpolate empty vals
nested_data.sort((a, b) -> d3.descending(a.date, b.date))
ex = d3.extent(nested_data, (d) -> d.date)
each_day = d3.time.days(ex[0], ex[1])

# Build a hashmap with the days we have
data_hash = {}
angular.forEach(data, (d) ->
  data_hash[d.date] = d.values
)

# Build a new array for each day, including those where we didn't have transactions
new_data = []
angular.forEach(each_day, (d) ->
  val = 0
  if data_hash[d]
    val = data_hash[d]
  new_data.push({date: d, values: val})
)

final_data = new_data