Public
Edited
Sep 26, 2023
Observable - это платформа, на которой вы можете совместно исследовать, анализировать, визуализировать данные. На первом занятии вы увидите, как работать со своими данными и быстро получать их "примитивную"
бизнес-аналитику.
image.png(${await FileAttachment("image.png").url()})
{var number = 5;
var value = 12.3467;
var active = true;
var text = "Crystal clear";
return number;}
{
var child = {
kind: "boy",
age: 12,
rost: 123.7
};
return child;}
print(child)
{var numbers = [ 5, 10, '15', 20.8, 25 ];
var names = [ '2', '3'];
var s = '';
for (var i = 0; i < names.length; i++) {
s += ' '+names[i];
}
return s;}
//массив объектов
var childs = [
{
kind: "boy",
age: 12,
rost: 123.7
},
{
kind: "boy",
age: 10,
rost: 110.2
}
];
childs = [
{
kind: "boy",
age: 12,
rost: 123.7
},
{
kind: "boy",
age: 10,
rost: 110.2
}
]
childsJS = [
{
"kind": "boy",
"age": 12,
"rost": 123.7},
{
"kind": "boy",
"age": 10,
"rost": 110.2}
]
sad_rf = FileAttachment("sad_RF.xlsx").xlsx()
{//выведем текст сообщения с использование javascript
let a = "После открытия привязки файла, представим его данные в виде списка объектов\n где каждый объект - это словарь-> ключ: значение\n" + "воспользуемся методом sheet (API JavaScript для Excel), которому передадим номер листа";
return a;}
data_sad = sad_rf.sheet(0, {headers: true})
data_sad.slice(0,3)
data_sad.columns
{ const s = "можно отфильтровать данные (условие на значения)";
return s;}
a = data_sad.filter( (d)=> d["хорошее"] > 40 && d["очень хорошее"]>10)
{let s = "";
data_sad.forEach((item, index) => {s+=`\n ${item["регион"]} показатель \"очень плохое\" у ${item["очень плохое"]} опрошенных`});
return s.length;}
data_sad1= data_sad.map((d) => d['регион'] = d['регион'].toUpperCase())
b = data_sad.map((item) => item['всего хорошее'] = item['хорошее'] + item['очень хорошее'])
data_sad
viewof table = Inputs.table(data_sad)
data_sad
data_sad
Select a data source…
Type Table, then Shift-Enter. Ctrl-space for more options.
Plot.plot({
marks: [
Plot.barY(data_sad, {x: "регион", y: "очень плохое", sort: {x: "y", reverse: true}}),
Plot.ruleY([0])
]
})
Plot.plot({
width:1000,
marks: [
Plot.barX(data_sad, {y: "регион", x: "хорошее", fill:"#aabfab", sort: {y: "x", reverse: false}}),
Plot.ruleX([0, 10, 20, 30, 40, 50, 60], {fill:"#aaaaaa"})],
color: { legend: true },
marginLeft: 200,
})
competition = FileAttachment("competition.xlsx").xlsx()
data102 = competition.sheet(0, { headers: true })
Plot.plot({
marks: [
Plot.circle(data102.filter(d=> d["Год рождения"]==select), {x: "Бег 30 метров, сек.", y: "Прыжок в длину с места, см ", fill: "Пол"})
],
color: { legend: true },
marginLeft: 100
})
viewof select = Inputs.select(stateNames, {label: "год рождения"})
Plot.plot({
grid: true,
facet: {
data: data102,
y: "Год рождения"
},
marks: [
Plot.circle(data102, {x: "Бег 30 метров, сек.", y: "Прыжок в длину с места, см ", r:"Год рождения",fill: "Пол"})
],color: { legend: true },
marginLeft: 100
})
viewof rows = Inputs.table(data102, {typed: true})
stateNames = new Set(data102.map(d => d['Год рождения']))
Plot.plot({ marks: [ Plot.barY(data102, Plot.groupX({y: "count"}, {x: "Год рождения", fill:"#a19fab", sort: {x: "y",reverse: true, limit: 10}})), Plot.ruleX([0, 235]) ] })
Plot.plot({
marks: [
Plot.rectY(data102, Plot.binX({y: "count"}, {x: "Год рождения", fill: "Пол"})),
Plot.ruleY([0])
],
color: {
legend: true
},
x: {
domain: [1996, 2000]
}
})
Plot.plot({
grid: true,
facet: {
data: data102,
y: "Пол"
},
marks: [
Plot.rectY(data102, Plot.binX({y: "count"}, {x: "Год рождения", fill: "Пол"})),
Plot.ruleY([0, 50, 75, 100, 125, 145, 165]),
Plot.textY([75, 100, 125, 145, 165], {fill:"#a61F1a"})
],
color: {
legend: true
},
x: {
domain: [1996, 2000]
}
})
Plot.plot({
height: 400,
marks: [
Plot.dot(data102, Plot.dodgeY({x: "Прыжок в длину с места, см ",fill: "Пол" }))
],
color: {
legend: true
},
})
childs
Type Table, then Shift-Enter. Ctrl-space for more options.
viewof range = Inputs.range([0, 100], {label: "Amount", step: 1})
childs
Purpose-built for displays of data
Observable is your go-to platform for exploring data and creating expressive data visualizations. Use reactive JavaScript notebooks for prototyping and a collaborative canvas for visual data exploration and dashboard creation.
