위와 같은 타입들이 있으며, 데이터의 내용에 맞게 적절한 타입을 선택해야 합니다.
데이터셀들의 값을 수정해서 각 renderer들이 변경되는 것을 확인해 보세요.
기간 등 일정 범위 내의 데이터 흐름을 간략하고 직관적으로 표시하는 데 사용될 수 있습니다.
sparkLine 타입
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{
name: "colLine",
type: "series",
fieldNames: "2000..2010",
width: 150,
renderer: {
type: "sparkLine",
highFill: "#ff008800",
lowFill: "#ffff0000",
lastFill: "#ff888888"
},
header: { text: "Spark Line" },
styles: {
background: "#080000ff",
figureBackground: "#ff888888",
paddingLeft:4,
paddingRight:4 ,
paddingTop:4,
paddingBottom:4
}
}
sparkColumn 타입
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{
name: "colColumn",
type: "series",
fieldNames: "2000..2010",
width: 150,
renderer: {
type: "sparkColumn",
highFill: "#ff008800",
lowFill: "#ffff0000",
lastFill: "#ff888888"
},
header: { text: "Spark Column" },
styles: {
figureBackground: "#ff888888",
paddingLeft: 4,
paddingRight: 4,
paddingTop: 4,
paddingBottom: 4
}
}
sparkWinLoss 타입
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{
name: "colWinLoss",
type: "series",
fieldNames: "2000..2010",
width: 150,
renderer: {
belowHeight: 0.45,
type: "sparkWinLoss",
belowFill: "#ffff0000"
},
header: { text: "Spark WinLoss" },
styles: {
background: "#080000ff",
figureBackground: "#ff008800",
paddingLeft: 2,
paddingRight: 2,
paddingTop: 2,
paddingBottom: 2
}
}