数据可视化是数据处理和数据分析中至关重要的一环。在大数据时代，我们需要将数据按照一定方式来展现才能有更深刻的印象和发现数据特征。

编程中有很多的数据可视化库：D3.js, chart.js, highcharts, echarts等。本文将深入介绍React与D3.js的结合，演示如何使用D3.js和ReactJS构建美观的、互动数据可视化，并带你从零开始开发一个酷炫的柱状图。

D3.js

D3.js是一款绝对优秀的Javascript可视化库，使用它，你可以将数据转化为数据点、条形、圆形、饼图等多种图表类型，并可以自由地选择和定制自己需要的多种图表类型，而且D3.js可以在所有主流的浏览器上运行。

React

React是由Facebook推出的一款基于Javascript的前端框架，通过组件化的方式，大大提高了复用，调试，扩展和可读性，让代码更加简洁，清晰易懂。

实现代码

下面我们将步入实战环节，使用React.js和D3.js来实现一个简单的柱状图。整个项目的源码可以在Github代码库上下载。

安装D3.js

在项目中，我们首先需要安装d3.js。在项目目录下使用以下命令来安装d3.js库：

npm install d3 --save

导入d3.js和安装

在导入React之前，我们需要先导入并安装d3.js库。导入代码如下所示：

import * as d3 from 'd3';

准备数据

我们随意准备了一组JSON数据d3js数据可视化实战，代码如下所示：

const data = [
  { name: 'A', value: 40 },
  { name: 'B', value: 30 },
  { name: 'C', value: 20 },
  { name: 'D', value: 10 },
  { name: 'E', value: 50 },
  { name: 'F', value: 25 }
];

创建React组件

接下来，我们将创建一个名为BarChart.js的新文件作为我们的React组件，代码如下所示：

import React, { useEffect, useRef } from 'react';
import * as d3 from 'd3';
const BarChart = ({ data }) => {
  const ref = useRef();
  useEffect(() => {
    if (data && ref.current) {
      const svg = d3.select(ref.current);
      const xScale = d3
        .scaleBand()
        .domain(data.map(d => d.name))
        .range([0, 400])
        .padding(0.5);
      const yScale = d3
        .scaleLinear()
        .domain([0, d3.max(data, d => d.value)])
        .range([0, 200]);
      svg
        .selectAll('.bar')
        .data(data)
        .enter()
        .append('rect')
        .attr('class', 'bar')
        .style('fill', 'steelblue')
        .attr('x', d => xScale(d.name))
        .attr('y', d => 200 - yScale(d.value))
        .attr('width', xScale.bandwidth())
        .attr('height', d => yScale(d.value));
      svg
        .append('g')
        .attr('transform', 'translate(0, 200)')
        .call(d3.axisBottom(xScale));
    }
  }, [data]);
  return (
    svg ref={ref}>
      g className="x-axis" />
      g className="y-axis" />
    svg>
  );
};
export 

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！