Smartchart对于单项筛选有通用的组件， 可以直接配置即可，但对于个性化的筛选，需要你进行一些简单的定制化，以下就针对多项筛选联动的需求来介绍如何定制化你的筛选联动效果 以我们内置的仪表盘为例，

第一步，新建一个数据集，可将其移到0号位置

第二步，在新的数据集中编写查询

select distinct H1 as heroname  from smartdemo2 limit 10

第三步，编辑此数据集的图形，可复制以下代码

//select distinct xx  from tablename
let dataset=__dataset__;
let table = '&

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SmartChart 数据集获取数据的方式可以使用SQL查询数据库, 可以直接从EXCEL贴入数据, 可以读取Redis, 可以使用Pandas处理文件数据, 这在应用中还不足够

我们当然也支持对接外部API取数, 注意返回一定要是JSON格式

最简单的方式, 你可以直接在数据集编辑中写入url即可, 默认会将此url替换前端的查询

https://www.smartchart.cn/smartdata/api/?i=loaddataset1&j=1

但这种方法有一定的缺点:

1. 只支持GET方法
2. API完全暴露, 无权限控制
3. 没有缓存功能, 当API未做优化处理时, 速度慢
4. 可能有跨

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SmartChart数据集可以使用Pandas来做数据处理,完全兼容Pandas语法

ds变量名是最终的数据集, 你需要产出它即可

内置函数

#读取数据集
ds_df(id,para_dict=None,cachestr=None,columns=None)
df=ds_df(359)  #获取ID为359这个数据集的数据并转化为pandas的dataframe(df)
df=mysmart.pddf(359,columns=['C1','C2','D1']) #可指定标题名称

#读取excel
import pandas as pd
df =

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你可能会有这样的一些需求, 展示数据是要通过外部的程序计算好,如一些实时的计算场景,用spark计算好的数据 或爬虫爬取的数据, 然后写入redis或nosql的数据库,最后由前端图形直接展示或数据下载

SmartChart支持这一块的应用

你可以创建一个redis的连接池, 然后按照通用的方法建立数据集 不同的是, 数据集的SQL区不再是写sql代码, 而只需要写redis中的keyname

如redis中存储的数据是keyname 为 "指标A", 数据 '{"长沙":1,"上海":2}' 这样我们只需要在数据集中写上 指标A 即可, 最后你会得到{"长沙":1,"上海":2}的返回结

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SmartData借助SmartChart的数据集功能, 可以非常方便的实现数据对外微服务

• 在"大数据接口" ---> "API设定" 中添加 visitor 和 Token
• 新建 "数据集" 并授权给 API设定中的 visitor, 这样就完成了
• 注意: post请求时会缓存数据, 所以请设定一个合理的缓存时间

接口请求方式

GET 请求
#接口请求格式: 
url: /echart/dataset_api/?visitor=xxx&token=xxx&type=xxx 数据集名或id名
#接口返回格式
Json: 
{
"data":[[]]

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经常会这样的一些需求, 比如一个数据集可能不足以完成一个图形, 这些数据有可能来源不同的系统, 有可能是因为结构不一样, 不合适进行sql拼接, 还有可能这个数据集需要同时应用不同的图形.

其实我们只要灵活应用下smartchart就可以实现了. 首先, 将你的数据集名称命名为"common.xxxxx", 即为通用数据集, 通用数据集的图形中只需写为:

data__name__ = __dataset__;

如下图: 注意图形所在的序号, 后续在其它图形中的引用就是data序号, 这个就是data0. 另外"DIV格式"留空, 这样就是一个纯净的数据集了. 由于公用的数据集需要提前加载, 所

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SmartChart标准数据集你可以想象为一个EXCEL的二维表, 有行和列 你直接在数据集开发界面填写SQL即可 更多使用说明请参考数据集开发文档

标准图形的数据表类型分为两种

A类数据源

比如你的原始数据库中表的格式如下, 表名tb_name:
城市    户型    数量
长沙    A       12
长沙    A       23
上海    B       19

查询的sql: select 城市,户型,sum(数量) AS 数量 from tb_name group by 城市,户型
正常的查询的结果为:
[['城市','户型','数

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