Mapreduce 2个字段上的crossfilter中的自定义reduce函数

我的数据是这样的

field1,field2,value1,value2
a,b,1,1
b,a,2,2
c,a,3,5
b,c,6,7
d,a,6,7

最终目标是为

field1

和

field2

的每个不同值获得

value1+value2

：

{a:15（=1+2+5+7），b:9（=1+2+6），c:10（=3+7），d:6（=6）

我没有一个很好的方法来重新排列数据，所以让我们假设数据必须保持这样

基于（Thank@Gordon），我使用以下映射：

cf.dimension（函数（d）{return[d.field1，d.field2]；}，true）

但是对于如何为我的用例编写定制的reduce函数，我感到有点困惑。主要问题是：在
reduceAdd
和
reduceRemove
函数中，我如何知道当前正在“使用”哪个键？i、 e在我的情况下，我如何知道在我的总数中应该考虑
value1
还是
value2

（标记了dc.js和reducetio，因为它可能对这些库的用户有用）
在获取数据之后，在将数据提供给crossfilter之前，您总是有一个很好的方法来重新排列数据；）

事实上，只要处理非字符串字段（数字或日期），它几乎是强制性的

您可以在多个字段上执行reduceSum

dimensions.reduceSum(function(d) {return +d.value1 + +d.value2; });

好的，我最后做了以下定义组的工作：

reduceAdd: (p, v) => {
    if (!p.hasOwnProperty(v.field1)) {
        p[v.field1] = 0;
    }
    if (!p.hasOwnProperty(v.field2)) {
        p[v.field2] = 0;
    }
    p[v.field1] += +v.value1;
    p[v.field2] += +v.value2;
    return p;
}
reduceRemove: (p, v) => {
    p[v.field1] -= +v.value1;
    p[v.field2] -= +v.value2;
    return p;
}
reduceInitial: () => {
    return {}
}

当您在图表中使用组时，只需将valueAccessor更改为
（d）=>d.value[d.key]
，而不是通常的
（d）=>d.value

低效率很小，因为在
值
字段中存储的数据比需要的多，但如果没有数百万个不同的值，则基本上可以忽略不计。
但这并不能解决我的问题，不是吗？实际上，只要处理非字符串字段（数字或日期）->不同意，这几乎是强制性的。如果您的服务器设置正确，您可以发回正确的类型，而不进行后期处理。顺便说一句，如果你处理的是数百万行，你不想在客户端处理转换，这是一件好事。好吧，CSV格式的一个限制是字段是非类型的，因此是字符串。我认为类型推断将出现在更新的
d3.csv
中。JSON确实允许您以本机方式表示一些类型。啊，所以如果维度是field1，您希望返回d.value1吗？我误解了你的问题，减速器不知道钥匙，所以我现在看不到解决方案；（是否有可能
field1
和
field2
是相同的，在这种情况下会发生什么？忽略任何其他字段，我认为最简单的解决方案可能是转换客户端中的数据，将数据展平为每行一个字段和一个值。但是，这将导致其他字段计数两次。field1d字段2总是不同的。展平将是一个选项，但我必须有2个交叉过滤器，因此内存、后处理等的2倍。我的意思是，将数据展平到一个更大的数组中，然后将其放入一个交叉过滤器中。除非有一百万行或其他内容，否则内存不应该是一个问题。不确定要进行什么后处理错误为。我无法更改当前交叉筛选器的结构（基于问题中的数据）。因此，我必须创建一个新的交叉过滤器，只使用展平的数据。我想它可以工作，但在第一个交叉过滤器上进行过滤时，我会丢失链接。我明白了。我现在想不出任何其他方法来做这件事，但我会继续考虑。这会很有帮助-不完美，但至少你可以找出行被包含的原因并使用相应的值。比我预期的要简单得多。谢谢跟进！