FishC 发表于 2026-2-13 23:27
要在 Node.js 中使用 danfo.js 配合 mysql 库（而非 mysql2）将 MySQL 数据转换为 DataFrame，请按以下 ...
@FishC 报错了File format not supported!
kerln888 发表于 2026-02-13 23:52
FishC 发表于 2026-2-13 23:27
要在 Node.js 中使用...
@FishC，错误“File format not supported!”通常是因为尝试使用 danfo.js 的 `read_sql` 函数时传入了不支持的参数。danfo.js 在 Node.js 中可能对 MySQL 支持有限，建议改用以下手动方法，通过 mysql 库获取数据后转换为 DataFrame：
1. 确保已安装 danfojs-node 和 mysql。
2. 使用 mysql 执行查询，将结果数组直接传入 DataFrame 构造函数。
示例代码：
const dfd = require("danfojs-node");
const mysql = require("mysql");
// 创建数据库连接
const connection = mysql.createConnection({
host: 'localhost',
user: 'root',
password: 'your_password',
database: 'your_database'
});
connection.connect();
const query = 'SELECT * FROM your_table';
connection.query(query, (err, results) => {
if (err) {
console.error("查询错误:", err);
return;
}
// 将查询结果转换为 DataFrame
const df = new dfd.DataFrame(results);
console.log(df.head()); // 打印前几行数据
// 后续处理...
connection.end();
});
注意事项：
- 查询结果 results 应为数组对象格式，每行是一个对象，danfo.js 会自动识别列名和值。
- 避免使用 danfo.js 的 `read_sql` 函数，除非确认支持您的 MySQL 驱动。
- 如果数据量大，考虑分块处理或使用流式方式。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
@FishC danfo.js 怎么在nodejs前段使用
kerln888 发表于 2026-02-14 11:29
@FishC danfo.js 怎么在nodejs前段使用
danfo.js 是一个用于数据处理的 JavaScript 库，类似 Python 的 Pandas。它可以在 Node.js 环境中使用。以下是使用步骤：
[*]安装 danfojs-node 包：
在项目目录下打开终端，运行：
npm install danfojs-node
[*]在代码中引入并使用：
创建一个 JavaScript 文件（如 app.js），编写代码：
const dfd = require('danfojs-node');
// 示例：创建 DataFrame
const df = new dfd.DataFrame({ A: , B: });
df.print();
[*]运行代码：
在终端中执行：
node app.js
这将在控制台输出 DataFrame。如果你需要在浏览器前端使用，可以通过 script 标签引入 danfo.js 的浏览器版本，但需注意版本兼容性。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2026-2-14 11:29
danfo.js 是一个用于数据处理的 JavaScript 库，类似 Python 的 Pandas。它可以在 Node.js 环境中使用 ...
@FishC 如何在浏览器前端使用，请举例说明
kerln888 发表于 2026-02-14 11:32
FishC 发表于 2026-2-14 11:29
danfo.js 是一个用于 ...
@FishC 如何在浏览器前端使用，请举例说明
要在浏览器前端使用 danfo.js，你可以通过 <script> 标签引入库，然后使用 JavaScript 代码进行数据处理。
步骤1：引入 danfo.js
在你的 HTML 文件中，添加一个 <script> 标签来引入 danfo.js。例如，你可以使用 CDN 或本地路径。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>使用 danfo.js</title>
<!-- 引入 danfo.js，请将 src 替换为实际的库地址 -->
<script src="path/to/danfo.js"></script>
</head>
<body>
<div id="output"></div>
<script src="your-script.js"></script>
</body>
</html>
注意：将 path/to/danfo.js 替换为真实的 danfo.js 文件路径。你可以从 danfo.js 的官方资源或 npm 包中获取该文件。
步骤2：使用 danfo.js 编写 JavaScript 代码
创建一个 JavaScript 文件（例如 your-script.js），并在其中使用 danfo.js 的功能。
示例：创建一个 DataFrame 并输出到页面。
// 等待页面加载完成
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
// 创建一个简单的 DataFrame
const df = new dfd.DataFrame({
'A': ,
'B':
});
// 打印 DataFrame 到控制台
df.print();
// 将 DataFrame 显示在页面上
const outputDiv = document.getElementById('output');
outputDiv.innerHTML = df.toString();
});
在这个例子中，我们创建了一个包含两列数据的 DataFrame，然后将其输出到控制台和页面上的一个 div 元素中。
注意事项
- 确保在引入 danfo.js 之后才使用其 API。
- danfo.js 在浏览器中需要现代 JavaScript 环境支持。
- 更多功能请参考 danfo.js 文档。
希望这个例子能帮助你在浏览器前端使用 danfo.js！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
@FishC danfo.js如何绘制饼图、折线图、柱状图
kerln888 发表于 2026-02-14 11:47
@FishC danfo.js如何绘制饼图、折线图、柱状图
在 Danfo.js 中绘制图表需要配合 plotly.js 或 D3.js 等可视化库，因为 Danfo.js 本身专注于数据处理，不包含绘图功能。以下是使用 plotly.js 绘制饼图、折线图、柱状图的示例：
1. 准备工作
首先确保引入了 danfo.js 和 plotly.js：
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/danfojs@1.1.2/lib/bundle.js"></script>
<script src="https://cdn.plot.ly/plotly-2.24.1.min.js"></script>
2. 绘制饼图
// 创建数据
const df = new dfd.DataFrame({
'fruit': ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄'],
'quantity':
});
// 提取数据列
const labels = df['fruit'].values;
const values = df['quantity'].values;
// 配置饼图
const trace = {
labels: labels,
values: values,
type: 'pie'
};
Plotly.newPlot('chartContainer', );
3. 绘制折线图
// 创建示例数据
const df = new dfd.DataFrame({
'x': ,
'y':
});
// 配置折线图
const trace = {
x: df['x'].values,
y: df['y'].values,
type: 'scatter',
mode: 'lines+markers'
};
Plotly.newPlot('chartContainer', );
4. 绘制柱状图
const df = new dfd.DataFrame({
'category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value':
});
const trace = {
x: df['category'].values,
y: df['value'].values,
type: 'bar'
};
Plotly.newPlot('chartContainer', );
5. 使用 Danfo.js 的 plot 方法（简化版）
也可以直接使用 Danfo.js 内置的 plot 方法（需引入 plotly.js）：
// 创建 DataFrame
const df = new dfd.DataFrame({
'A': ,
'B':
});
// 绘制折线图
df.plot("myDiv").line({ columns: ["A", "B"] });
// 绘制柱状图
df.plot("myDiv").bar({ columns: ["A", "B"] });
// 绘制饼图（需转换数据格式）
const series = df.iloc({ rows: }).transpose();
series.plot("myDiv").pie();
注意事项：
* 确保 HTML 中有 <div id="chartContainer"></div> 或 <div id="myDiv"></div> 作为图表容器
* 饼图数据需要是数值型，且通常使用单行/单列数据
* 使用前请查阅最新版本文档，API 可能有调整
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2026-2-14 11:48
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
@FishC 能不能像matplotlib一样划分子图
kerln888 发表于 2026-02-14 11:54
FishC 发表于 2026-2-14 11:48
以上回复来自 FishC A ...
当然可以！在 matplotlib 中划分子图主要通过 plt.subplots() 或 plt.subplot() 实现。下面我分别介绍这两种方法：
方法一：使用 plt.subplots() 创建多个子图
这种方法一次性创建网格状子图，返回图形对象和子图数组，方便批量操作。
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建 2 行 2 列的子图网格
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
# 在第一个子图（左上角）绘图
axs.plot(, )
axs.set_title('子图 1')
# 在第二个子图（右上角）绘图
axs.plot(, )
axs.set_title('子图 2')
# 在第三个子图（左下角）绘图
axs.plot(, )
axs.set_title('子图 3')
# 在第四个子图（右下角）绘图
axs.plot(, )
axs.set_title('子图 4')
# 自动调整布局，避免重叠
plt.tight_layout()
plt.show()
方法二：使用 plt.subplot() 逐个添加子图
这种方法按位置逐个添加子图，适合动态创建。
import matplotlib.pyplot as plt
# 添加第一个子图（2 行 2 列，位置 1）
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(, )
plt.title('子图 1')
# 添加第二个子图（2 行 2 列，位置 2）
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(, )
plt.title('子图 2')
# 添加第三个子图（2 行 2 列，位置 3）
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(, )
plt.title('子图 3')
# 添加第四个子图（2 行 2 列，位置 4）
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(, )
plt.title('子图 4')
plt.tight_layout()
plt.show()
简要说明：
- plt.subplots(nrows, ncols) 返回一个图形对象和子图数组，可通过索引（如 axs）访问每个子图。
- plt.subplot(nrows, ncols, index) 在当前图形中添加子图，index 从 1 开始编号。
- 使用 plt.tight_layout() 可以自动调整子图间距，使布局更清晰。
希望这能帮助你理解如何在 matplotlib 中划分子图！如果还有疑问，请继续提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2026-2-14 11:55
当然可以！在 matplotlib 中划分子图主要通过 plt.subplots() 或 plt.subplot() 实现。下面我分别介绍 ...
@FishC plotly.js 或 D3.js能不能划分子图
kerln888 发表于 2026-02-14 11:57
FishC 发表于 2026-2-14 11:55
当然可以！在 matplot ...
鱼油你好！
plotly.js 和 D3.js 都可以实现子图功能，但方式不同。
对于 plotly.js，你可以使用 layout.grid 或 make_subplots 来创建子图。下面是一个简单示例：
// 使用 layout.grid 划分子图
var trace1 = {
x: ,
y: ,
type: 'scatter'
};
var trace2 = {
x: ,
y: ,
type: 'bar'
};
var layout = {
grid: { rows: 1, columns: 2 },
title: '子图示例'
};
Plotly.newPlot('myDiv', , layout);
对于 D3.js，它没有内置的子图函数，但你可以通过手动布局多个 SVG 元素来实现。例如：
// 创建主 SVG 容器
var svg = d3.select("body").append("svg")
.attr("width", 800)
.attr("height", 400);
// 定义两个子图区域
var g1 = svg.append("g")
.attr("transform", "translate(50, 50)"); // 第一个子图位置
var g2 = svg.append("g")
.attr("transform", "translate(450, 50)"); // 第二个子图位置
// 然后在每个 g 元素中分别绘制图表（例如添加坐标轴、数据点等）
总结：plotly.js 更简单直接，D3.js 更灵活但需要手动处理。根据你的需求选择即可！
如果有更多问题，请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
@FishC plotly.js，使用make_subplots创建子图，举例
kerln888 发表于 2026-02-14 15:16
@FishC plotly.js，使用make_subplots创建子图，举例
使用 Plotly.js 的 makeSubplots 创建子图，以下是简单示例：
// 引入 plotly.js
// 假设已通过 CDN 引入：<script src="https://cdn.plot.ly/plotly-2.27.0.min.js"></script>
// 创建 2x2 子图布局
Plotly.makeSubplots({
rows: 2,
cols: 2,
subplotTitles: ['折线图', '散点图', '柱状图', '混合图']
}).then(function(fig) {
// 添加折线图到子图 (1,1)
Plotly.addTrace(fig, {
x: ,
y: ,
type: 'scatter',
mode: 'lines',
name: '折线'
}, 1, 1);
// 添加散点图到子图 (1,2)
Plotly.addTrace(fig, {
x: ,
y: ,
type: 'scatter',
mode: 'markers',
name: '散点'
}, 1, 2);
// 添加柱状图到子图 (2,1)
Plotly.addTrace(fig, {
x: ['A', 'B', 'C'],
y: ,
type: 'bar',
name: '柱状'
}, 2, 1);
// 添加混合图到子图 (2,2) - 同时包含折线和柱状
Plotly.addTrace(fig, {
x: ,
y: ,
type: 'bar',
name: '柱状',
marker: {color: 'orange'}
}, 2, 2);
Plotly.addTrace(fig, {
x: ,
y: ,
type: 'scatter',
mode: 'lines+markers',
name: '折线'
}, 2, 2);
// 绘制图形
Plotly.newPlot('plotDiv', fig.data, fig.layout);
});
注意事项：
1. 需要先创建 HTML 容器：<div id="plotDiv"></div>
2. makeSubplots 返回 Promise，需用 .then() 处理
3. addTrace 参数：图形对象、行号、列号（从 1 开始计数）
4. 可通过 subplotTitles 设置每个子图标题
其他常用参数：
- vertical_spacing：垂直间距
- horizontal_spacing：水平间距
- shared_xaxes：共享 X 轴
- shared_yaxes：共享 Y 轴
这样就能快速创建多子图布局了！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
@FishC danfo.js groupby将DataFrame聚合后为两列索引时，将聚合的两列中一列值调整为行索引，另一列的值调整为列索引，应该怎么做
kerln888 发表于 2026-02-14 23:51
@FishC danfo.js groupby将DataFrame聚合后为两列索引 ...
问题： 在 danfo.js 中，使用 groupby 聚合后得到两列索引，希望将其中一列作为行索引，另一列作为列索引，形成类似数据透视表的结构。
解决方案： 您可以使用 pivot_table 方法直接创建数据透视表，或者先 groupby 聚合后再用 unstack 调整索引。以下是两种方法的示例：
方法1：使用 pivot_table
直接通过 df.pivot_table() 指定行、列和值列，并设置聚合函数。
// 假设 df 是原始 DataFrame，包含列 'A'、'B'、'C'
let pivoted = df.pivot_table({
index: 'A', // 作为行索引的列名
columns: 'B', // 作为列索引的列名
values: 'C', // 要聚合的数值列名
aggfunc: 'sum' // 聚合函数，如 'sum'、'mean'、'count' 等
});
// pivoted 现在是一个以 'A' 为行、'B' 为列的数据透视表
方法2：使用 groupby 后 unstack
先通过 groupby 进行分组聚合，得到多级索引的 DataFrame，再用 unstack 将指定级别转换为列。
// 先按 'A' 和 'B' 分组，并对 'C' 求和
let grouped = df.groupby(['A', 'B']);
let aggregated = grouped.col(['C']).sum(); // 聚合后索引为 'A' 和 'B'
// 使用 unstack 将 'B' 的索引级别转换为列
let pivoted = aggregated.unstack('B');
// pivoted 现在将 'A' 作为行索引，'B' 的值作为列标题
注意事项：
- 如果使用 unstack，请确保聚合后的 DataFrame 具有正确的索引结构。
- pivot_table 方法更直观，适合直接创建数据透视表。
- 根据您的 danfo.js 版本，方法可能略有差异，请参考官方文档（此处不提供链接）。
选择哪种方法取决于您的代码上下文和个人偏好。希望这能帮助您解决问题！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2026-2-14 23:52
问题： 在 danfo.js 中，使用 groupby 聚合后得到两列索引，希望将其中一列作为行索引，另一列作为列索 ...
@FishC danfo.js没有pivot_table和unstack方法。程序报错，.unstack is not a function
kerln888 发表于 2026-02-14 23:55
FishC 发表于 2026-2-14 23:52
问题： 在 danfo.js...
在 danfo.js 中确实没有直接的 `pivot_table` 或 `unstack` 方法。不过我们可以通过其他方式实现类似的功能。这里给你两种解决方案：
方法一：使用 groupby 和 reshape
假设你有一个分组后的结果，想要将其中一列作为行索引，另一列作为列索引：
// 示例数据
const dfd = require("danfojs-node");
let data = {
'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
'type': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
'value':
};
let df = new dfd.DataFrame(data);
// 第一步：使用 groupby 聚合
let group = df.groupby(['category', 'type']);
let grouped_df = group.col(['value']).sum();
// 重置索引，将多层索引转为列
grouped_df.reset_index({ inplace: true });
// 第二步：手动创建透视表
// 获取唯一的分类和类型
let categories = grouped_df['category'].unique().values;
let types = grouped_df['type'].unique().values;
// 创建透视表的数据结构
let pivotData = {};
categories.forEach(cat => {
pivotData = {};
types.forEach(t => {
// 查找对应的值
let filterQuery = `(category == "${cat}") and (type == "${t}")`;
let filtered = grouped_df.query(filterQuery);
if (filtered.shape > 0) {
pivotData = filtered['value_sum'].values;
} else {
pivotData = 0; // 或者 null
}
});
});
// 第三步：创建新的 DataFrame
let result = new dfd.DataFrame(pivotData);
result.print();
方法二：使用 reshape 方法（如果版本支持）
一些 danfo.js 版本可能有不同的方法：
// 另一种方式 - 使用 pivot
let pivotResult = df.pivot({
index: 'category', // 行索引
columns: 'type', // 列索引
values: 'value', // 值列
aggfunc: 'sum' // 聚合函数
});
pivotResult.print();
如果以上方法都不行，这里有个更通用的解决方案：
// 通用手动实现
function createPivotTable(df, indexCol, columnCol, valueCol, aggFunc = 'sum') {
let indexVals = df.unique().values;
let columnVals = df.unique().values;
// 初始化结果对象
let result = {};
indexVals.forEach(idx => {
result = {};
columnVals.forEach(col => {
result = null;
});
});
// 填充数据
for (let i = 0; i < df.shape; i++) {
let idx = df.at(i, indexCol);
let col = df.at(i, columnCol);
let val = df.at(i, valueCol);
if (result === null) {
result = val;
} else {
// 根据聚合函数处理重复值
switch(aggFunc) {
case 'sum':
result += val;
break;
case 'mean':
// 需要记录计数来计算平均值
break;
case 'count':
result += 1;
break;
default:
result = val;
}
}
}
return new dfd.DataFrame(result);
}
// 使用示例
let pivot = createPivotTable(df, 'category', 'type', 'value', 'sum');
pivot.print();
建议：
1. 首先检查你的 danfo.js 版本，查看是否有 pivot 方法
2. 如果确实没有，使用方法一的手动实现
3. 考虑先对数据进行预处理，确保每个组合只出现一次
如果你能提供更具体的数据结构和需求，我可以给出更针对性的代码示例。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。