D3直方图，来自时间戳的日期出现次数

Newb在这里。 我有一个csv与这个数据：

date, lat, lon
01/01/2015 09:38:14 AM,37.973424,-87.575423
01/01/2015 09:48:27 PM,37.385218,-122.11413
01/01/2015 10:17:34 AM,39.081712,-76.554603
01/02/2015 01:27:17 PM,40.216204,-74.619533

我想要一个直方图，其中x轴是按日期排列的，y轴是按发生次数排列的。

因此，1月1日的柱高为3，而1月2日的柱高为1.一天中的时间不相关。

我需要解析日期，还是设置一个时间间隔“day”，或者创建一个数组？ 看起来有两个步骤：将数据“过滤”为块，并对块进行计数，但我不知道如何去做。

我找到了这个例子，但是日期已经很好地适用于日期，数据在文件中，而不是外部。

谢谢你的帮助！

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你所需要做的就是迭代你的数据并保持频率的统计。 我修改了这个条形图示例以使用您的数据。 您需要使用D3提供的时间格式方法。

var formatDate = d3.time.format("%m/%d/%Y %I:%M:%S %p");

// line = "01/01/2015 09:38:14 AM,37.973424,-87.575423"

var parts = line.split(',');
var datetime = formatDate.parse(parts[0]);
var date = formatDate(datetime).split(' ')[0]; // "01/01/2015"

完整的例子：

var margin = {
    top: 20,
    right: 20,
    bottom: 30,
    left: 40
},
width = 250 - margin.left - margin.right,
    height = 200 - margin.top - margin.bottom;

var x = d3.scale.ordinal()
    .rangeRoundBands([0, width], .1);

var y = d3.scale.linear()
    .range([height, 0]);

var xAxis = d3.svg.axis()
    .scale(x)
    .orient("bottom");

var yAxis = d3.svg.axis()
    .scale(y)
    .orient("left")
    .ticks(10);

var svg = d3.select("body").append("svg")
    .attr("width", width + margin.left + margin.right)
    .attr("height", height + margin.top + margin.bottom)
    .append("g")
    .attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")");

var csv = [
'01/01/2015 09:38:14 AM,37.973424,-87.575423',
'01/01/2015 09:48:27 PM,37.385218,-122.11413',
'01/01/2015 10:17:34 AM,39.081712,-76.554603',
'01/02/2015 01:27:17 PM,40.216204,-74.619533'
];

var formatDate = d3.time.format("%m/%d/%Y %I:%M:%S %p");

var tally = {};

csv.forEach(function(line) {
    var parts = line.split(',');
    var datetime = formatDate.parse(parts[0]);
    var date = formatDate(datetime).split(' ')[0];
    
    tally[date] = (tally[date]||0) + 1;
});

var data = [];

for (var date in tally) {
    if (tally.hasOwnProperty(date)) {
        data.push({
            date: date,
            frequency: tally[date]
        });
    }
}

x.domain(data.map(function (d) {
    return d.date;
}));
y.domain([0, d3.max(data, function (d) {
    return d.frequency;
})]);

svg.append("g")
    .attr("class", "x axis")
    .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
    .call(xAxis);

svg.append("g")
    .attr("class", "y axis")
    .call(yAxis)
    .append("text")
    .attr("transform", "rotate(-90)")
    .attr("y", 6)
    .attr("dy", ".71em")
    .style("text-anchor", "end")
    .text("Frequency");

svg.selectAll(".bar")
    .data(data)
    .enter().append("rect")
    .attr("class", "bar")
    .attr("x", function (d) {
    return x(d.date);
})
    .attr("width", x.rangeBand())
    .attr("y", function (d) {
    return y(d.frequency);
})
    .attr("height", function (d) {
    return height - y(d.frequency);
});


function type(d) {
    d.frequency = +d.frequency;
    return d;
}

.bar {
    fill: steelblue;
}
.bar:hover {
    fill: brown;
}
.axis {
    font: 10px sans-serif;
}
.axis path, .axis line {
    fill: none;
    stroke: #000;
    shape-rendering: crispEdges;
}
.x.axis path {
    display: none;
}

<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/3.4.11/d3.min.js"></script>

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