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En este módulo, aprenderemos cómo cargar y analizar datos en D3.js. La capacidad de manejar datos es fundamental para crear visualizaciones efectivas. D3.js proporciona varias funciones para cargar datos desde diferentes fuentes y formatos, así como para analizarlos y transformarlos según sea necesario.

Objetivos de Aprendizaje

Comprender cómo cargar datos en D3.js desde diferentes fuentes.
Aprender a analizar y transformar datos para su uso en visualizaciones.
Familiarizarse con los formatos de datos comunes utilizados en D3.js.

Cargando Datos desde Archivos

D3.js facilita la carga de datos desde varios tipos de archivos, como CSV, JSON y TSV. A continuación, veremos cómo cargar datos desde estos formatos.

Cargando Datos CSV

El formato CSV (Comma-Separated Values) es uno de los más comunes para almacenar datos tabulares. D3.js proporciona la función d3.csv para cargar archivos CSV.

d3.csv("data.csv").then(function(data) {
    console.log(data);
});

Cargando Datos JSON

El formato JSON (JavaScript Object Notation) es ampliamente utilizado para intercambiar datos. D3.js utiliza la función d3.json para cargar archivos JSON.

d3.json("data.json").then(function(data) {
    console.log(data);
});

Cargando Datos TSV

El formato TSV (Tab-Separated Values) es similar al CSV, pero utiliza tabulaciones en lugar de comas para separar los valores. D3.js proporciona la función d3.tsv para cargar archivos TSV.

d3.tsv("data.tsv").then(function(data) {
    console.log(data);
});

Cargando Datos desde APIs

Además de cargar datos desde archivos locales, D3.js puede obtener datos desde APIs utilizando la función d3.json o d3.csv con URLs.

d3.json("https://api.example.com/data").then(function(data) {
    console.log(data);
});

Analizando y Transformando Datos

Una vez que los datos se han cargado, es posible que necesitemos analizarlos y transformarlos para que sean útiles en nuestras visualizaciones. D3.js proporciona varias herramientas para este propósito.

Analizando Datos

Podemos utilizar funciones de JavaScript para analizar los datos cargados. Por ejemplo, podemos calcular estadísticas básicas como la media o la mediana.

d3.csv("data.csv").then(function(data) {
    let sum = 0;
    data.forEach(function(d) {
        sum += +d.value; // Convertir a número
    });
    let mean = sum / data.length;
    console.log("Mean:", mean);
});

Transformando Datos

A veces, necesitamos transformar los datos para que se ajusten a nuestras necesidades. Por ejemplo, podemos filtrar datos, mapear valores o agrupar datos.

d3.csv("data.csv").then(function(data) {
    // Filtrar datos
    let filteredData = data.filter(function(d) {
        return d.value > 10;
    });

    // Mapear valores
    let mappedData = data.map(function(d) {
        return {
            name: d.name,
            value: +d.value * 2 // Duplicar el valor
        };
    });

    console.log("Filtered Data:", filteredData);
    console.log("Mapped Data:", mappedData);
});

Ejercicios Prácticos

Ejercicio 1: Cargar y Mostrar Datos CSV

Crea un archivo CSV llamado data.csv con el siguiente contenido:
```
name,value
A,30
B,80
C,45
D,60
E,20
```
Escribe un script en D3.js para cargar y mostrar estos datos en la consola.

d3.csv("data.csv").then(function(data) {
    console.log(data);
});

Ejercicio 2: Calcular la Media de Valores

Utiliza el archivo data.csv del ejercicio anterior.
Escribe un script en D3.js para calcular y mostrar la media de los valores en la consola.

d3.csv("data.csv").then(function(data) {
    let sum = 0;
    data.forEach(function(d) {
        sum += +d.value;
    });
    let mean = sum / data.length;
    console.log("Mean:", mean);
});

Ejercicio 3: Filtrar y Mapear Datos

Utiliza el archivo data.csv del ejercicio anterior.
Escribe un script en D3.js para filtrar los datos donde el valor es mayor que 40 y luego mapear los valores para duplicarlos. Muestra los resultados en la consola.

d3.csv("data.csv").then(function(data) {
    let filteredData = data.filter(function(d) {
        return d.value > 40;
    });

    let mappedData = filteredData.map(function(d) {
        return {
            name: d.name,
            value: +d.value * 2
        };
    });

    console.log("Filtered Data:", filteredData);
    console.log("Mapped Data:", mappedData);
});

Conclusión

En esta sección, hemos aprendido cómo cargar datos desde diferentes fuentes y formatos utilizando D3.js. También hemos visto cómo analizar y transformar estos datos para su uso en visualizaciones. Estos conocimientos son fundamentales para trabajar con datos en D3.js y crear visualizaciones efectivas.

En el próximo módulo, exploraremos cómo usar escalas en D3.js para mapear datos a propiedades visuales, lo que nos permitirá crear visualizaciones más complejas y precisas.

Cargando y Analizando Datos

Objetivos de Aprendizaje

Contenido

Cargando Datos desde Archivos

Cargando Datos CSV

Cargando Datos JSON

Cargando Datos TSV

Cargando Datos desde APIs

Analizando y Transformando Datos

Analizando Datos

Transformando Datos

Ejercicios Prácticos

Ejercicio 1: Cargar y Mostrar Datos CSV

Ejercicio 2: Calcular la Media de Valores

Ejercicio 3: Filtrar y Mapear Datos

Conclusión

D3.js: De Principiante a Avanzado

Módulo 1: Introducción a D3.js

Módulo 2: Trabajando con Selecciones

Módulo 3: Datos y Escalas

Módulo 4: Creando Visualizaciones Básicas

Módulo 5: Visualizaciones Avanzadas

Módulo 6: Interactividad y Animación

Módulo 7: Trabajando con Datos Reales

Módulo 8: Rendimiento y Optimización

Módulo 9: Mejores Prácticas y Técnicas Avanzadas

Módulo 10: Proyecto Final