我在理解D3.JS提取文档时遇到了一些麻烦：
我的数据来源是：
20180601 000000;1.168200;1.168240;1.168140;1.168230;0;
20180601 000100;1.168220;1.168230;1.168190;1.168190;0;
20180601 000200;1.168180;1.168180;1.168080;1.168120;0;
20180601 000300;1.168130;1.168160;1.168130;1.168140;0;
格式为：
%Y%m%d %H%M%S;number1;number2;number3;number4;number5;
我的困难是：
1）根据我的工作原理，我需要在不解析文件的情况下读取文件，然后将文本字符串加入文件的开头，最后解析数据。
d3.text(data.csv, function(error, textString){});
var headers = ["date","time","data1","data2"].join("\t");
d3.csv.parse(headers + textString);
2）我可以使用dsv格式并将分隔符设置为分号？
d3.dsv(";", "text/plain")
我最终得到的粗略代码是：
var time_parse = d3.timeParse( '%Y%m%d %H%M%S');
var time_format = d3.timeFormat('%H%M');
d3.text(data.csv, function(error, textString){
var headers = ["time;number1;number2;number3;number4;number5;"].join("\t")
d3.csv.parse(headers + textString)
d3.dsv(";", "text/plain")
data.forEach(function(e,i){
data[i].time = time_parse(e.date);
})
})
理想情况下，我希望记录时数据看起来像这样：
Time, Number1, Number2, Number3, Number4, Number5
00:00, 1.168200, 1.168240, 1.168140, 1.168230, 0
etc
我的想法有什么缺陷，谁能提出如何解决我的问题和未来类似问题的建议？
注意：我是Javascript和d3的新手，虽然我已经能够完成大部分涉及绘制svgs的文档，创建轴和缩放，转换等没有问题，但我很难理解实际从真实中获取数据来源（例如互联网）并将它们处理成可行的东西。请严厉批评我所说的任何内容并提供建议，我想学习。
目前还不清楚你使用的是哪个版本的d3，你引用了fetch API，但是你的一些代码看起来像问题代码中的d3v3和v4（可能是问题），它不使用fetch API。无论如何，我将通过v5，还有版本4和3。
在所有这些中，根据您拥有的代码块，您的想法看起来非常接近。我们要：
\n），;作为分隔符。不需要d3.csv.parse，但在你的问题代码块中
在下面的所有内容中，为了简单起见，我删除了日期格式（oops，将其保留在v5演示中）。
由于在d3v5中使用了d3-fetch模块，这种方法与更密切相关的d3v3 / v4略有不同（密切相关的是它们都使用d3-request模块，否则会有一些差别）。
d3-fetch：d3v5
使用d3v5，使用d3-fetch模块，过程可能如下所示：
var dsv = d3.dsvFormat(";");
var headers = ["time;number1;number2;number3;number4;number5;\n"]
d3.text("dsv.dsv").then(function(text) {
var data = dsv.parse(headers+text);
console.log(data);
console.log(data.columns);
})
d3-request：d3v4
d3v4为此提供了更多灵活性。
如果我们查看API文档，我们会看到d3.csv等效于：
d3.request(url)
.mimeType("text/csv")
.response(function(xhr) { return d3.csvParse(xhr.responseText, row); });
（Qazxswpoi）
因此，如果我们使用d3.dsvFormat创建一个新格式，我们可以通过格式运行内容并获取我们的数据，我们也可以在一个步骤中处理此过程中的标题：
docs
var dsv = d3.dsvFormat(";");
var headers = ["time;number1;number2;number3;number4;number5;\n"]
d3.request("dsv.dsv")
.mimeType("text/plain")
.response(function(data) { return dsv.parse(headers + data.response) })
.get(function(data) {
// use data here:
console.log(data);
console.log(data.columns);
});
这可能是更不典型的方法，所以我们可以模仿我用上面的v5做的方式：
Example
var psv = d3.dsvFormat(";");
var headers = ["time;number1;number2;number3;number4;number5;\n"]
d3.text("dsv.dsv", function(error,data) {
var data = psv.parse(headers + data.reponse)
console.log(data);
console.log(data.columns);
})
d3-request：d3v3
与上面的d3v4和d3v5中的第二个选项一样，我们可以解析文本，然后通过dsv格式函数运行它（这里我们只需要考虑v3 / v4之间d3命名空间的变化）：
Example
var dsv = d3.dsv(";","text/plain");
var headers = ["time;number1;number2;number3;number4;number5;\n"]
d3.text("dsv.dsv", function(error,text) {
var data = dsv.parse(headers+text);
console.log(data);
// console.log(data.columns) // -> no columns property in v3
})
注意
每行末尾的Example将创建一个空列，因为预期在下一行之前的值。