En aquest tema, aprendrem com netejar i transformar dades per preparar-les per a la visualització amb D3.js. La qualitat de les dades és fonamental per a la creació de visualitzacions precises i significatives. Aquest mòdul cobreix les tècniques bàsiques i avançades per assegurar que les dades estiguin en el format correcte i lliures d'errors.
Objectius del Tema
- Entendre la importància de la neteja de dades.
- Aprendre tècniques bàsiques de neteja de dades.
- Transformar dades per adaptar-les a les necessitats de la visualització.
- Utilitzar D3.js per manipular i transformar dades.
- Importància de la Neteja de Dades
La neteja de dades és el procés d'identificar i corregir (o eliminar) dades incorrectes, incompletes, mal formades o duplicades. Aquest procés és crucial perquè:
- Millora la qualitat de les dades.
- Assegura que les visualitzacions siguin precises i fiables.
- Facilita l'anàlisi i la interpretació de les dades.
- Tècniques Bàsiques de Neteja de Dades
2.1. Identificació de Valors Nuls o Faltants
Els valors nuls o faltants poden distorsionar les visualitzacions. És important identificar-los i decidir com tractar-los (per exemple, omplir-los amb valors per defecte, eliminar les files afectades, etc.).
// Exemple de codi per identificar valors nuls en un conjunt de dades
const data = [
{ name: "A", value: 10 },
{ name: "B", value: null },
{ name: "C", value: 30 }
];
const cleanedData = data.filter(d => d.value !== null);
console.log(cleanedData); // [{ name: "A", value: 10 }, { name: "C", value: 30 }]2.2. Eliminació de Duplicats
Els duplicats poden inflar les dades i donar una impressió errònia. És important eliminar-los per mantenir la integritat de les dades.
// Exemple de codi per eliminar duplicats
const data = [
{ name: "A", value: 10 },
{ name: "B", value: 20 },
{ name: "A", value: 10 }
];
const uniqueData = Array.from(new Set(data.map(d => JSON.stringify(d)))).map(d => JSON.parse(d));
console.log(uniqueData); // [{ name: "A", value: 10 }, { name: "B", value: 20 }]2.3. Correcció de Valors Incorrectes
Els valors incorrectes poden ser deguts a errors de captura de dades. És important identificar aquests errors i corregir-los.
// Exemple de codi per corregir valors incorrectes
const data = [
{ name: "A", value: 10 },
{ name: "B", value: -20 }, // valor incorrecte
{ name: "C", value: 30 }
];
const correctedData = data.map(d => {
if (d.value < 0) {
d.value = Math.abs(d.value); // corregir valor negatiu
}
return d;
});
console.log(correctedData); // [{ name: "A", value: 10 }, { name: "B", value: 20 }, { name: "C", value: 30 }]
- Transformació de Dades
3.1. Normalització de Dades
La normalització és el procés d'ajustar les dades a una escala comuna, sovint entre 0 i 1. Això és útil per comparar dades de diferents escales.
// Exemple de codi per normalitzar dades
const data = [
{ name: "A", value: 10 },
{ name: "B", value: 20 },
{ name: "C", value: 30 }
];
const max = d3.max(data, d => d.value);
const min = d3.min(data, d => d.value);
const normalizedData = data.map(d => ({
name: d.name,
value: (d.value - min) / (max - min)
}));
console.log(normalizedData); // [{ name: "A", value: 0 }, { name: "B", value: 0.5 }, { name: "C", value: 1 }]3.2. Agrupació de Dades
L'agrupació de dades és útil per resumir informació i fer-la més comprensible. Per exemple, podem agrupar dades per categories i calcular la mitjana de cada grup.
// Exemple de codi per agrupar dades
const data = [
{ category: "A", value: 10 },
{ category: "B", value: 20 },
{ category: "A", value: 30 },
{ category: "B", value: 40 }
];
const groupedData = d3.nest()
.key(d => d.category)
.rollup(v => d3.mean(v, d => d.value))
.entries(data);
console.log(groupedData); // [{ key: "A", value: 20 }, { key: "B", value: 30 }]Exercicis Pràctics
Exercici 1: Neteja de Dades
- Carrega un conjunt de dades amb valors nuls, duplicats i incorrectes.
- Identifica i elimina els valors nuls.
- Elimina els duplicats.
- Corregeix els valors incorrectes.
Exercici 2: Transformació de Dades
- Carrega un conjunt de dades amb valors en diferents escales.
- Normalitza les dades.
- Agrupa les dades per una categoria i calcula la mitjana de cada grup.
Solucions
Solució a l'Exercici 1
const data = [
{ name: "A", value: 10 },
{ name: "B", value: null },
{ name: "C", value: 30 },
{ name: "A", value: 10 },
{ name: "D", value: -20 }
];
// 1. Identificar i eliminar valors nuls
const nonNullData = data.filter(d => d.value !== null);
// 2. Eliminar duplicats
const uniqueData = Array.from(new Set(nonNullData.map(d => JSON.stringify(d)))).map(d => JSON.parse(d));
// 3. Corregir valors incorrectes
const cleanedData = uniqueData.map(d => {
if (d.value < 0) {
d.value = Math.abs(d.value);
}
return d;
});
console.log(cleanedData); // [{ name: "A", value: 10 }, { name: "C", value: 30 }, { name: "D", value: 20 }]Solució a l'Exercici 2
const data = [
{ category: "A", value: 10 },
{ category: "B", value: 20 },
{ category: "A", value: 30 },
{ category: "B", value: 40 }
];
// 1. Normalitzar dades
const max = d3.max(data, d => d.value);
const min = d3.min(data, d => d.value);
const normalizedData = data.map(d => ({
category: d.category,
value: (d.value - min) / (max - min)
}));
// 2. Agrupar dades per categoria i calcular la mitjana
const groupedData = d3.nest()
.key(d => d.category)
.rollup(v => d3.mean(v, d => d.value))
.entries(normalizedData);
console.log(groupedData); // [{ key: "A", value: 0.3333333333333333 }, { key: "B", value: 0.8333333333333334 }]Conclusió
La neteja i transformació de dades són passos essencials per assegurar que les visualitzacions amb D3.js siguin precises i significatives. Hem après a identificar i corregir valors nuls, duplicats i incorrectes, així com a normalitzar i agrupar dades. Amb aquestes tècniques, estem preparats per treballar amb dades reals i crear visualitzacions impactants.
D3.js: De Principiant a Avançat
Mòdul 1: Introducció a D3.js
Mòdul 2: Treballant amb Seleccions
Mòdul 3: Dades i Escales
- Carregant i Analitzant Dades
- Utilitzant Escales de D3
- Escales Lineals i Ordinals
- Escales de Temps i Logarítmiques
Mòdul 4: Creant Visualitzacions Bàsiques
- Creant Gràfics de Barres
- Creant Gràfics de Línies
- Creant Gràfics de Pastís
- Creant Gràfics de Dispersió
Mòdul 5: Visualitzacions Avançades
- Creant Disposicions Jeràrquiques
- Creant Disposicions de Força
- Creant Mapes Geo
- Creant Visualitzacions Personalitzades
Mòdul 6: Interactivitat i Animació
Mòdul 7: Treballant amb Dades Reals
- Recuperant Dades d'APIs
- Neteja i Transformació de Dades
- Integració amb Altres Llibreries
- Estudis de Cas i Exemples
Mòdul 8: Rendiment i Optimització
- Optimitzant el Rendiment de D3.js
- Gestionant Grans Conjunts de Dades
- Enllaç de Dades Eficient
- Depuració i Resolució de Problemes
Mòdul 9: Millors Pràctiques i Tècniques Avançades
- Organització del Codi i Modularitat
- Components Reutilitzables
- Patrons Avançats de D3.js
- Contribuint a la Comunitat de D3.js