echarts折线图endlabel

Echarts折线图的endLabel是用于设置折线端点的标签。根据引用和引用的信息，可以得出以下结论：

1. endLabel的show属性用于控制是否显示端点的标签。
2. endLabel的color属性用于设置标签的颜色。
3. endLabel的lineHeight属性用于设置标签文本的行高。
4. endLabel的offset属性用于设置标签的偏移量，可以通过数组设置水平和垂直方向的偏移。
5. endLabel的formatter属性用于设置标签文本的格式化函数，可以根据需要自定义显示内容。

总结起来，endLabel属性可以用来自定义折线图端点的标签，包括显示与否、颜色、位置和文本内容的格式化。

请注意，endLabel并不常用，根据引用中的描述，它并不是经常使用的配置项。

相关问题

echarts 折线图只保留折线

如果你想在 Echarts 折线图中只保留折线，可以通过设置 `showSymbol` 属性为 `false` 来去掉数据点。同时，你可以通过设置 `endLabel` 属性来只显示折线图最后一个数据。具体代码如下：

series: [{
    type: 'line',
    data: [10, 20, 30, 40, 50],
    showSymbol: false, // 去掉数据点
    endLabel: {
        show: true, // 只显示折线图最后一个数据
    }
}]

另外，如果你想在折线图中只显示某一个数据点的符号，可以通过设置 `symbol` 属性为一个函数来实现。具体代码如下：

series: [{
    type: 'line',
    data: [10, 20, 30, 40, 50],
    symbol: function (value, index) {
        if (index == 2) { // 只显示第三个数据点的符号
            return "circle";
        } else {
            return "none";
        }
    }
}]

library(dplyr) data <- data %>% mutate(startlabel = as.character(start.station.id), endlabel = as.character(end.station.id)) %>% group_by(start.station.id, end.station.id) %>% mutate(label = row_number()) %>% ungroup() %>% mutate(startlabel = ifelse(duplicated(startlabel), paste0(startlabel, ".", endlabel), startlabel), endlabel = ifelse(duplicated(endlabel), paste0(endlabel, ".", start.station.id), endlabel)) %>% group_by(start.station.id) %>% mutate(startlabel = dense_rank(startlabel)) %>% ungroup() %>% group_by(end.station.id) %>% mutate(endlabel = dense_rank(endlabel)) %>% ungroup() %>% mutate(startlabel = ifelse(is.na(startlabel), max(endlabel, na.rm = TRUE) + row_number(), startlabel), endlabel = ifelse(is.na(endlabel), max(startlabel, na.rm = TRUE) + row_number(), endlabel)) %>% select(-label)

这段代码使用了 R 语言中的 dplyr 包来进行数据处理操作。它对一个名为 `data` 的数据框进行了一系列变换操作，下是对每个操作简要说明：

1.mutate(startlabel = as.character(start.station.id), endlabel = as.character(end.station.id))`：将 `start.station.id` 和 `end.station.id` 列的值转换为字符类型，并将结果存储在 `startlabel` 和 `endlabel` 列中。

2. `group_by(start.station.id, end.station.id)`：按照 `start.station.id` 和 `end.station.id` 列对数据进行分组。

3. `mutate(label = row_number())`：为每个组内的观测添加一个新的 `label` 列，值为组内观测的行号。

4. `ungroup()`：取消分组，将数据恢复为未分组状态。

5. `mutate(startlabel = ifelse(duplicated(startlabel), paste0(startlabel, ".", endlabel), startlabel), endlabel = ifelse(duplicated(endlabel), paste0(endlabel, ".", start.station.id), endlabel))`：对于重复的 `startlabel` 和 `endlabel`，在其后添加对应的值，以区分它们。

6. `group_by(start.station.id)`：按照 `start.station.id` 列对数据进行再次分组。

7. `mutate(startlabel = dense_rank(startlabel))`：对每个组内的 `startlabel` 进行密集排名，即为每个不同的值分配一个唯一的整数。

8. `ungroup()`：取消分组。

9. `group_by(end.station.id)`：按照 `end.station.id` 列对数据进行分组。

10. `mutate(endlabel = dense_rank(endlabel))`：对每个组内的 `endlabel` 进行密集排名，即为每个不同的值分配一个唯一的整数。

11. `ungroup()`：取消分组。

12. `mutate(startlabel = ifelse(is.na(startlabel), max(endlabel, na.rm = TRUE) + row_number(), startlabel), endlabel = ifelse(is.na(endlabel), max(startlabel, na.rm = TRUE) + row_number(), endlabel))`：如果 `startlabel` 或 `endlabel` 中有缺失值，将缺失值用最大值加上行号来填充。

13. `select(-label)`：删除 `label` 列。

请注意，这只是代码的解释，并非实际运行该代码的环境。如果你想运行该代码，请确保已经安装了 dplyr 包，并且数据框 `data` 中包含了对应的列。