dc.js和crossfilter堆栈条形图与过滤与未过滤
我正在使用伟大的dc.js / d3.js / crossfilter组合 - 主要取得巨大成功。 但是，我需要在过滤的数据的同时保留未过滤的维度数据。 我可能会设置一种方法将未过滤的尺寸数据保存在一个对象中，然后访问它，但使用这种强大的组合时，这看起来很弱。
具体来说，我试图将条形图的底部=未过滤的数字，条形的顶部=过滤器的结果堆叠起来。 如果我过滤，我没有找到检索起始组计数的方法。
<input type="text" id = "keywordTxt"></input><button id = "filterButton">Filter</button>
<div id="i9chart"></div>
var I9Chart = dc.barChart("#i9chart");
d3.csv("I9.csv",function(csv) {
csv.forEach(function(d) {
d.I9_Formatted = numberFormat(d.I9_Code);
d.I9_Whole = Math.floor(d.I9_Code)
})
//set up dimensions
var ndx = crossfilter(csv);
var I9_DescripDim = ndx.dimension(function(d) { return d.I9_Description; });
var I9_WholeDim = ndx.dimension(function(d) { return d.I9_Whole; });
var I9_WholeGroup = I9_WholeDim.group();
var maxI9 = I9_WholeDim.top(1)[0].I9_Whole;
var I10_DescripDim = ndx.dimension(function(d) { return d.I10_Description; });
I9Chart.width(750)
.height(300)
.margins({top: 10, right: 20, bottom: 30, left: 40})
.dimension(I9_WholeDim)
.group(I9_WholeGroup)
// pretty much every approach I've tried results in the stack having the same y value as the filtered.
.valueAccessor(function (d) {return d.value; })
.stack(I9_WholeDim.group(),function(d,i) { return d.???; })
.x(d3.scale.linear().domain([0,maxI9]))
.rangeChart(ICD9ChartBrush)
.brushOn(false)
.title(function (d) { return d.key + ": " + d.value; })
.elasticY(true)
.centerBar(true);
//filter by the I10 description dimension
document.getElementById("filterButton").onclick = function() {
var keyword = document.getElementById("keywordTxt").value;
var matcher = new RegExp(keyword,'i');
var filteredDim = I10_DescripDim.filter(function(val, i){ return matcher.test(val)});
在Ethan Jewett的刺激下 - 解决我自己的问题：
将完整未过滤的分组维度存储为静态对象（发现散列效果最好）
首先 - 在过滤之前抓住静态组
I9_WholeObjGroup = I9_WholeGroup.top(Infinity);
然后 - 更容易地访问键和值：
var I9_hash = {};
I9_WholeObjGroup.forEach( function(p,i) {
I9_hash[p.key] = p.value
})
最后，I9_hash被用于堆栈函数（或其他需要的地方）
.stack(I9_WholeGroup, "Total Items",function(d) {
if(d.value > 0 ){ //only add the stacked data to filtered bars that have data.
var id = d.key
return I9_hash[id] - d.value; //only add the difference between the filter and totals
}
})
堆栈的优点在于可以添加任何数值数据 - 常量，基于现有未过滤数据的变量，甚至是常量 - 过滤数据（例如，堆积的百分比图）
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