Public
Edited
Oct 30, 2023
1 fork
1 star
data1 = FileAttachment("comp_new.xlsx").xlsx()
data2 = FileAttachment("arch_Novosib_2021_new.xlsx").xlsx()
data_1 = data1.sheet(0, {headers: true})
data_2 = data2.sheet(0, {headers: true})
data_1
Type Table, then Shift-Enter. Ctrl-space for more options.
data_2
Type Table, then Shift-Enter. Ctrl-space for more options.
viewof table1 = Inputs.table(data_1, {
columns: [
"Время отправки",
"Задача",
"Участник",
"Баллы",
"Время выполнения"
],
sort: "Время отправки", reverse:false, required: false})
viewof grid = Inputs.select(new Map([["Включить",true],["Выключить",false]]), {label: "Сетка месяца:"})
Plot.plot({
marginRight: 100,
marginLeft: 120,
grid: grid,
marks: [
Plot.barX(data_1.slice(0,100),{x: "Баллы", y: "Участник", fill:"#23af99"}),
Plot.ruleX([0])
]
})
viewof count1 = Inputs.range([800, 1700], {label: "Размер таблицы:", step: 1, width: 300, value: 1700})
Plot.plot({
width: count1,
grid: grid,
marginRight: 0,
marginLeft: 50,
marks: [
Plot.barY(data_1.slice(0,100),{x: "Участник", y: "Баллы", fill:"#23af99"})
]
})
data_temp1 = data_1.map(function (d) {
return {date_n: Date(d["Время отправки"]),
quest: Number(d["Задача"].substring(0,2)),
part: String(d["Участник"]) ,
points: Number(d["Баллы"]),
time: Number(d["Время выполнения"].substring(0,2)),
} } ).sort((a, b) => a["date_b"] > b["date_b"] ? 1 : -1)
Plot.rectY(data_temp1, {x1: "time" , x2:"date_n" , y1:"points" , y2:"quest" , fill:"part"}).plot
(
{color: { legend: true },
grid: true,
margin: 30,
width: 1600,
height: 550,
}
)
data_temp = data_2.map(function (d) {
return {date_b: new Date(d["Местное время в Новосибирске"].substring(6,10)+"-"+d["Местное время в Новосибирске"].substring(3,5)+"-"+d["Местное время в Новосибирске"].substring(0,2)+"T"+d["Местное время в Новосибирске"].substring(11,16)),
temper: Number(d["T"]),
press: Number(d["P"]) ,
Po: Number(d["P"]),
} } ).sort((a, b) => a["date_b"] > b["date_b"] ? 1 : -1)
function time_area(object) {
if (object["date_b"].getHours() > 10 && object["date_b"].getHours()<=20) return 1 //день
else return 2
}
Plot.plot({
width: 1200,
height: 300,
grid: true,
x: {label: "Местное время в Новосибирске"},
y: {label: "Температура"},
marks: [
Plot.areaY(data_temp, {x:"date_b", y:"temper", fill:"#88bbbb",z:(d=>time_area(d)), fillOpacity: 0.4, fill:"temper"}),
Plot.ruleY([0])
]
})
function time_zone(object) {
if (5<=object["date_b"].getHours() && object["date_b"].getHours() < 10) return "утро"
if (10<=object["date_b"].getHours() && object["date_b"].getHours() < 18) return "день"
if (18<=object["date_b"].getHours()&& object["date_b"].getHours() < 22) return "вечер"
return "ночь"
}
Plot.plot({
width: 1200,
height: 800,
grid: true,
x: {label: "Местное время в Новосибирске"},
facet: {
data: data_temp,
y: (d=>time_zone(d)),
margin: 50
},
y: {label: "Температура"},
marks: [
Plot.areaY(data_temp, {x:"date_b", y:"temper", fill:"#88bbbb",z:(d=>time_area(d)), fillOpacity: 0.4, fill:"temper"}),
Plot.ruleY([0])
]
})
Plot.plot({
caption:`Температурная карта для г.Новосибирск месяц:`,
marks: [
Plot.cell(data_temp, { x: d => d["date_b"].getDate(), y: d => d["date_b"].getHours(), fill: "temper"})
],
color: { legend: true },
})
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.
