Convertir los datos en fechas en D3

| Última modificación: 3 de julio de 2024 | Tiempo de Lectura: 2 minutos

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El proceso de convertir los datos en fechas en D3 (Data-Driven Documents) es de suma importancia una vez se vaya a realizar la visualización de datos por medio de esta librería de diseño visual, puesto que es uno de los primeros procesos que se deben aprender para facilitar el manejo del Big Data.

Por ello, en este post, te explicamos cómo convertir los datos en fechas en D3 (Data-Driven Documents).

¿Cómo convertir los datos en fechas en D3?

El proceso de convertir los datos en fechas en D3 es muy usual, ya que te encontrarás muchas veces con fechas que vengan en función o en formato textos. Cuando vienen de esta manera, tendrás que acostumbrarte a convertirlas para poder operar con fechas, pues hay objetos dentro de JavaScript que son en formato fecha que te permiten trabajar con ellos de forma mucho más cómoda.

De hecho, para ello, la forma que te ofrece JavaScript para hacerlo es utilizando una transformación de objetos que se llama parsear.

Parsear

Esta es una función que facilita la transformación de los datos que vienen en otro formato, generalmente en string, de forma que se conviertan en los periodos a los que remite.

Esta función se produce en parse y se pasan en forma train las claves o el formato este en el que viene la fecha, la sintaxis de su comando es la siguiente:

const formatDate = d3.timeParse(“%d%m%Y”);

Comandos para parsear

Una vez vayas a implementar la función de parsear, deberás considerar cada uno de los comandos que designan los periodos posibles para hacer las respectivas operaciones. Cada una de ellas va en minúscula y su diversidad facilita la personalización de tu procesamiento de los datos.

A continuación, te compartimos cuáles son estos comandos:

En este post, te has podido instruir sobre cómo convertir los datos en fechas en D3 (Data-Driven Documents). Sin embargo, a la par de este proceso, existen muchos más que también facilitan el procesamiento de los datos en la instancia de visualización.

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Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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