javascript - 基于 json 到数组数组的日期的平均值

Question

我犹豫是否要发布此内容，因为我没有取得重大进展。我可能应该离开一天。我正在尝试按日期计算平均值，以便在 HighStock 图表中使用。数据是json形式的。当我在同一天有两组数据时，就会出现问题，我需要根据日期对这些值进行平均。在给定的一天，可能有 0、1 或 2 个值。没有值的天数需要为 null 而不是 0，以便 highstock 将显示差距。我一直在尝试用js解决这个问题。从概念上讲，这似乎很容易；按日期分组，求和并除以长度。但我并没有取得很好的进步。这是fiddle没有我的错误。任何在正确方向上的帮助或插入都值得赞赏。

    {
"nfdrs": {
    "row": [{
        "@num": "141",
        "sta_id": "350920",
        "sta_nm": "HEHE 1",
        "latitude": "44.9559",
        "longitude": "-121.4991",
        "nfdr_dt": "08\/10\/2016",
        "nfdr_tm": "13",
        "nfdr_type": "O",
        "mp": "1",
        "msgc": "7C2P2",
        "one_hr": "5",
        "ten_hr": "6",
        "hu_hr": "11",
        "th_hr": "10",
        "xh_hr": "8",
        "ic": "28",
        "kbdi": "304",
        "sc": "8",
        "ec": "14",
        "bi": "27",
        "sl": "3-",
        "lr": "0",
        "lo": "0",
        "hr": "0",
        "ho": "0",
        "fl": "19",
        "hrb": "60",
        "wdy": "78",
        "adj": "M"
    }, {
        "@num": "142",
        "sta_id": "352108",
        "sta_nm": "WARM SPRINGS BASE",
        "latitude": "44.7795",
        "longitude": "-121.2501",
        "nfdr_dt": "08\/10\/2016",
        "nfdr_tm": "13",
        "nfdr_type": "O",
        "mp": "1",
        "msgc": "7A2A2",
        "one_hr": "5",
        "ten_hr": "6",
        "hu_hr": "8",
        "th_hr": "8",
        "xh_hr": "3",
        "ic": "19",
        "kbdi": "587",
        "sc": "34",
        "ec": "2",
        "bi": "22",
        "sl": "2",
        "lr": "0",
        "lo": "0",
        "hr": "0",
        "ho": "0",
        "fl": "16",
        "hrb": "5",
        "wdy": "60",
        "adj": "L"
    }, 

以及，如何在包含所有代码的同时控制该代码示例的大小>

Answer 1

我猜你的主要问题是“我如何在两个不同的数据集上以语法方式执行 groupBy”。

有很多方法可以做到这一点。一种方法是使用 reduce 函数将 2 个数据集合并为一个完整的数据集。

示例:

function printAverage(data) {
  for (var time in data) {
    // Do ec
    var ec_totalValue = 0;
    data[time].ec_values.forEach(value => { ec_totalValue += value; });
    var ec_average = ec_totalValue / data[time].ec_values.length;

    // do erc
    var erc_totalValue = 0;
    data[time].erc_values.forEach(value => { erc_totalValue += value; });
    var erc_average = erc_totalValue / data[time].erc_values.length;

    console.log("Time => " + time + ", average EC => " + ec_average + ", average ERC =>" + erc_average);
  }
}

function getEpochTime(dateStr) {
  return Date.parse(dateStr);
}

function hasDataForDate(dataset, epochTime) {
  return dataset.hasOwnProperty(epochTime);
}

function addValue(dataset, item) {
  var epochKey = getEpochTime(item.nfdr_dt);
  if (!hasDataForDate(dataset, epochKey)) {
    dataset[epochKey] = {};
    dataset[epochKey].ec_values = [];
    dataset[epochKey].erc_values = [];
  }
  if (item.ec) dataset[epochKey].ec_values.push(parseInt(item.ec));
  if (item.erc) dataset[epochKey].erc_values.push(parseInt(item.erc));

  return dataset;
}

function groupRows(data) {
  return data.reduce(addValue, {});
}

var data =
{
  "nfdrs": {
    "row": [
      {
        "@num": "141",
        "sta_id": "350920",
        "sta_nm": "HEHE 1",
        "latitude": "44.9559",
        "longitude": "-121.4991",
        "nfdr_dt": "08\/10\/2016",
        "nfdr_tm": "13",
        "nfdr_type": "O",
        "mp": "1",
        "msgc": "7C2P2",
        "one_hr": "5",
        "ten_hr": "6",
        "hu_hr": "11",
        "th_hr": "10",
        "xh_hr": "8",
        "ic": "28",
        "kbdi": "304",
        "sc": "8",
        "ec": "14",
        "erc": "80",
        "bi": "27",
        "sl": "3-",
        "lr": "0",
        "lo": "0",
        "hr": "0",
        "ho": "0",
        "fl": "19",
        "hrb": "60",
        "wdy": "78",
        "adj": "M"
      },
      {
        "@num": "142",
        "sta_id": "352108",
        "sta_nm": "WARM SPRINGS BASE",
        "latitude": "44.7795",
        "longitude": "-121.2501",
        "nfdr_dt": "08\/10\/2016",
        "nfdr_tm": "13",
        "nfdr_type": "O",
        "mp": "1",
        "msgc": "7A2A2",
        "one_hr": "5",
        "ten_hr": "6",
        "hu_hr": "8",
        "th_hr": "8",
        "xh_hr": "3",
        "ic": "19",
        "kbdi": "587",
        "sc": "34",
        "ec": "2",
        "erc": "100",
        "bi": "22",
        "sl": "2",
        "lr": "0",
        "lo": "0",
        "hr": "0",
        "ho": "0",
        "fl": "16",
        "hrb": "5",
        "wdy": "60",
        "adj": "L"
      }]
  }
};

var grouped = groupRows(data.nfdrs.row);
printAverage(grouped);

本质上，代码的作用是循环遍历数据行并检查“合并数据集”是否已经定义了该键。

如果有，则代码只需将该行的值插入值数组即可。否则，它定义一个 JS {} 对象并将其添加到该键下，然后将行值推送给它。

有关 reduce 的更多示例用法及其含义。

参见:
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/Reduce