Javascript 在（“mouseout”，mouseout）上； //创建函数以更新饼图。这将由直方图使用。 pC.update=函数（nD）{ piesvg.selectAll（“路径”）.data（pie（nD））.transition（）.duration（500） .attrTween（“d”，arcTween）； } //鼠标在饼图切片上调用的实用函数。 功能鼠标盖（d）{ //使用新数据调用直方图的更新函数。 hG.update（fData.map）（函数（v）{ 返回[v.Month，v.freq[d.data.type]]；}），segColor（d.data.type））； } //将鼠标移出饼图切片时调用的实用函数。 功能鼠标输出（d）{ //调用所有数据的直方图更新函数。 hG.update（fData.map）（函数（v）{ 返回[v.Month，v.total]；}），barColor）； } //设置饼图切片的动画需要一个自定义函数，该函数指定 //如何绘制中间路径。 函数arcTween（a）{ var i=d3.内插（该电流为a）； 该电流=i（0）； 返回函数（t）{返回弧（i（t））；}； } 返回pC； } //函数来处理图例。 功能图例（lD）{ var leg={}； //为图例创建表格。 var legend=d3.select（id）.append（“表”）.attr（'class'，'legend'）； //每段创建一行。 var tr=legend.append（“tbody”）。选择all（“tr”）.data（lD）。enter（）.append（“tr”）； //为每个线段创建第一列。 tr.append（“td”）.append（“svg”）.attr（“宽度”，“16”）.attr（“高度”，“16”）.append（“rect”） .attr（“宽度”，“16”）.attr（“高度”，“16”） .attr（“fill”，函数（d）{return segColor（d.type）；}）； //为每个线段创建第二列。 tr.append（“td”）.text（函数（d）{returnd.type；}）； //为每个线段创建第三列。 tr.append（“td”）.attr（“类”，“legendFreq”） .text（函数（d）{return d3.format（“.3f”）（d.freq）；}）； //为每个线段创建第四列。 tr.append（“td”）.attr（“类”，“legendPerc”） .text（函数（d）{return getLegend（d，lD）；}）； //用于更新图例的实用程序功能。 leg.update=功能（nD）{ //更新附加到行元素的数据。 var l=图例。选择（“tbody”）。选择全部（“tr”）。数据（nD）； //更新频率。 l、 选择（“.legendFreq”）.text（函数（d）{return d3.format（.3f”）（d.freq）；}）； //更新百分比列。 l、 选择（“.legendPerc”）.text（函数（d）{return getLegend（d，nD）；}）； } 函数getLegend（d，aD）{//用于计算百分比的实用函数。 返回d3.format（“%”）（d.freq/d3.sum（aD.map（函数（v）{return v.freq；}））； } 返回段； } //按段计算所有状态的总频率。 var tF=['S40401'，'S40402'，'S40403'].map（函数（d）{ 返回{type:d，freq:d3.sum（fData.map（函数（t）{returnt.freq[d]；}））； }); //按状态计算所有区段的总频率。 var sF=fData.map（函数（d）{return[d.Month，d.total]；}）； var hG=直方图（sF），//创建直方图。 pC=pieChart（tF），//创建饼图。 腿=图例（tF）；//创建图例。 } var数据； d3.csv（“数据集_sales.csv”），函数（数据）{ freqData=data.map（函数（d）{return{ 月份：d.月份， 频率：{ S40401:+d.S40401， S40402:+d.S40402， S40403:+d.S40403 }} }); 仪表板（“仪表板”，数据）； });

您没有关闭功能，也没有对数据进行过滤。
您将数据加载为

data

，然后在

csv

上运行筛选功能
下面的内容应该是你想要做的

var freqData;
d3.csv("test.csv", function(data) {
    filteredData = data.filter(function(row) {
        return row['KPI'] == 'C';
    });
    freqData = filteredData.map(function(d) { 
        return {
            Month: d.Month, 
            freq: {
                S40401: +d.S40401,
                S40402: +d.S40402,
                S40403: +d.S40403
            }
        }
    });
    console.log("freqData", freqData);
});

输出：

[{
  "Month": "JAN",
  "freq": {
    "S40401": 2000,
    "S40402": 4000,
    "S40403": 6000
  }, {
  "Month": "FEB",
  "freq": {
    "S40401": 2000,
    "S40402": 4000,
    "S40403": 6000
  }
}]

---

​​

您没有关闭功能，也没有过滤数据。
您将数据加载为

data

，然后在

csv

上运行筛选功能
下面的内容应该是你想要做的

var freqData;
d3.csv("test.csv", function(data) {
    filteredData = data.filter(function(row) {
        return row['KPI'] == 'C';
    });
    freqData = filteredData.map(function(d) { 
        return {
            Month: d.Month, 
            freq: {
                S40401: +d.S40401,
                S40402: +d.S40402,
                S40403: +d.S40403
            }
        }
    });
    console.log("freqData", freqData);
});

输出：

[{
  "Month": "JAN",
  "freq": {
    "S40401": 2000,
    "S40402": 4000,
    "S40403": 6000
  }, {
  "Month": "FEB",
  "freq": {
    "S40401": 2000,
    "S40402": 4000,
    "S40403": 6000
  }
}]

​​

[{
  "Month": "JAN",
  "freq": {
    "S40401": 2000,
    "S40402": 4000,
    "S40403": 6000
  }, {
  "Month": "FEB",
  "freq": {
    "S40401": 2000,
    "S40402": 4000,
    "S40403": 6000
  }
}]