1. 理解原始数据结构与目标数据结构
在前端开发中，我们经常从后端api获取数据，其格式通常是对象数组，每个对象代表一个独立的记录。例如，以下是一个典型的原始数据结构，其中每个对象包含时间点和对应的几个统计值：
const source = [
{
"time": "18th",
"open": 100,
"closed": 60,
"waiting": 12
},
{
"time": "20th",
"open": 120,
"closed": 80,
"waiting": 75
},
{
"time": "22nd",
"open": 170,
"closed": 0,
"waiting": 34
},
];然而，许多前端图表库（如Chart.js、D3.js等）在渲染多系列图表时，可能需要一种不同的数据组织方式。它们通常期望数据按“列”或“系列”进行分组，例如，所有的时间点集合在一个数组中，而每个数据系列（如“open”、“closed”、“waiting”）则拥有自己的标签和对应的数据数组。目标数据结构示例如下：
{
"time": ["18th", "20th", "22nd"],
"graphData": [
{
"label": "open",
"data": [100, 120, 170],
},
{
"label": "closed",
"data": [60, 80, 0],
},
{
"label": "waiting",
"data": [12, 75, 34],
}
]
}这种转换的目的是为了更好地适应图表库的数据绑定模式，实现动态且灵活的图表渲染。
2. 实现数据转换的JavaScript方法
我们将利用JavaScript的Array.prototype.map()方法来高效地完成这种数据重塑。map()方法会创建一个新数组，其结果是该数组中的每个元素都调用一次提供的函数后的返回值。
2.1 提取时间轴数据 (time)
首先，我们需要从原始数据中提取所有的time值，并将它们组合成一个数组。这可以通过对source数组直接使用map()方法实现：
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const timeData = source.map(item => item.time); // timeData 将是 ["18th", "20th", "22nd"]
2.2 构建图表数据系列 (graphData)
构建graphData部分稍微复杂一些，因为它涉及将原始数据中的不同属性转换为独立的系列。我们可以定义一个包含所有数据系列标签的数组，然后遍历这个数组，为每个标签生成一个{ label: string, data: number[] }对象。
假设我们知道需要提取的系列标签是'open', 'closed', 'waiting'。
const dataLabels = ['open', 'closed', 'waiting'];
const graphData = dataLabels.map(label => ({
label: label, // 系列的标签，例如 "open"
data: source.map(item => item[label]) // 提取当前标签对应的所有数据点
}));
/*
graphData 将是:
[
{
"label": "open",
"data": [100, 120, 170],
},
{
"label": "closed",
"data": [60, 80, 0],
},
{
"label": "waiting",
"data": [12, 75, 34],
}
]
*/在这个过程中，外层的map遍历dataLabels数组，为每个label创建一个系列对象。内层的map则遍历原始source数组，并使用item[label]动态地访问每个对象中与当前label对应的属性值，从而收集该系列的所有数据点。
3. 完整代码示例
将上述两部分结合起来，我们可以得到一个完整的、可执行的转换函数：
const source = [
{
"time": "18th",
"open": 100,
"closed": 60,
"waiting": 12
},
{
"time": "20th",
"open": 120,
"closed": 80,
"waiting": 75
},
{
"time": "22nd",
"open": 170,
"closed": 0,
"waiting": 34
},
];
const mappedData = {
// 提取所有时间点作为时间轴数据
time: source.map(item => item.time),
// 遍历预定义的标签，为每个标签创建数据系列
graphData: ['open', 'closed', 'waiting']
.map(label => ({
label: label,
data: source.map(item => item[label])
}))
};
console.log(mappedData);
/*
输出结果:
{
time: [ '18th', '20th', '22nd' ],
graphData: [
{ label: 'open', data: [ 100, 120, 170 ] },
{ label: 'closed', data: [ 60, 80, 0 ] },
{ label: 'waiting', data: [ 12, 75, 34 ] }
]
}
*/4. 注意事项与扩展
-
动态键名处理： 如果原始数据中的数据系列键名（如open, closed, waiting）不是固定的，或者需要根据数据动态确定，我们可以通过检查source数组的第一个元素的键来获取它们。例如：
const firstItem = source[0]; const dynamicDataLabels = Object.keys(firstItem).filter(key => key !== 'time'); // 然后使用 dynamicDataLabels 代替 ['open', 'closed', 'waiting']
这种方法增加了代码的通用性，使其能适应不同结构的数据。
性能考量： 对于非常大的数据集，虽然map()方法通常是高效的，但嵌套的map操作会增加遍历次数。在大多数Web应用场景中，这种性能开销可以忽略不计。如果遇到极端性能瓶颈，可以考虑使用单个循环（如reduce或forEach）来一次性构建所有数据，但这会牺牲一些代码的简洁性。
数据验证与错误处理： 在实际应用中，建议在进行数据转换前对原始数据进行验证，确保其结构符合预期，例如检查time属性是否存在，或者数据属性是否为数字等。这有助于避免因数据不规范而导致的运行时错误。
5. 总结
通过本教程，我们学习了如何利用JavaScript的Array.prototype.map()方法，将常见的记录导向的数组对象数据结构，高效地转换为适用于前端图表库的列导向和系列导向的JSON格式。这种数据重塑能力是前端开发中的一项基本技能，它使得我们能够灵活地处理和展示各种数据，满足复杂的UI需求。掌握这种模式，能够显著提升数据处理的效率和代码的健壮性。
