简介
在使用 crossfilter 库进行数据分析时，我们常常需要对数据进行聚合（aggregation）操作，通常涉及到一些常见的函数，例如求和、计数等等。在 crossfilter 中，我们可以通过 group.reduce() 方法来定义这些聚合函数。
其中，最常用的聚合函数包括 reduceAdd、reduceSum 和 reduceRemove，它们分别用于：
reduceAdd: 将新的数据项添加到已有的聚合结果中；reduceSum: 对已有的聚合结果求和；reduceRemove: 从已有的聚合结果中删除指定的数据项。
本文将详细介绍这三个函数的使用方法，并提供示例代码加深理解。
reduceAdd
reduceAdd 函数用于将新的数据项添加到已有的聚合结果中。具体来说，对于一个给定的键值（key），它会接收两个参数：当前聚合结果和要添加的数据项。然后根据需要更新聚合结果，并返回更新后的结果。
示例代码：
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上面的代码定义了一个 reducer 对象，其中包含了三个函数：init、add 和 remove。在这里，我们使用 add 函数来实现 reduceAdd 的功能。
首先创建了一个 crossfilter 实例，并通过 dimension 方法创建了一个维度。然后，我们调用 group() 方法来创建一个分组对象，并使用 reduce 方法将 reducer.add 函数传递给它，以告诉它如何聚合数据。
最后，我们通过 all() 方法获取了聚合结果，并输出到控制台。
reduceSum
reduceSum 函数用于对已有的聚合结果求和。具体来说，对于一个给定的键值（key），它会接收一个参数：当前聚合结果。然后根据需要更新聚合结果，并返回更新后的结果。
示例代码：
----- ------- - - -- ------- ----- -- -- -- -- ---------- ---- ----- ----- -- --- - ----------- -- -------------- ------- ----- ----- -- --- - ---------- - ----- -- - ------------- - ---- ---- ------ - -- - ---- ---- ------ - -- - ---- ---- ------ - - -- ----- --- - -------------- -- ------ ----- ----- - ------------------------------- --------------- ------------- ------------------------ -- --------- ---- ------ --- ----- ---- ------ --- ----- ---- ------ ---
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