被测函数输入为后端原始json（如categories/series结构），输出为图表库所需格式（如labels/datasets）；需用真实样例验证字段名、顺序及嵌套层级，覆盖空值、时间格式、单位换算、异常值等陷阱，并隔离图表库依赖。

明确被测函数的输入与输出边界

图表数据转换逻辑通常封装在独立函数中，例如 transformToBarData 或 parseTimeSeries。测试前先确认它接收什么（如后端原始 JSON）、返回什么（如 Chart.js 的 labels + datasets 结构）。不依赖真实接口或图表库实例，只关注纯数据映射是否正确。

用真实样例数据写断言

直接使用知识库中给出的典型结构作为测试输入：

• 原始数据：{ categories: ["Jan","Feb"], series: [{name:"销售额",values:[120,135]}] }
• 预期输出：{ labels: ["Jan","Feb"], datasets: [{label:"销售额",data:[120,135]}] }

在 Jest 测试中用 expect(transform(...)).toEqual(...) 验证字段名、数组顺序、嵌套层级是否完全一致。避免用 toContain 这类模糊匹配，防止结构错误漏检。

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覆盖常见转换陷阱

图表数据转换易出错的点要单独写测试用例：

• 空数组或缺失字段（categories 为空时是否返回空 labels）
• 时间字段格式（"202401" → "2024-01" 是否调用 dayjs 或正则处理）
• 数值单位换算（后端传“万元”，前端需 ×10000 并确保 amount 字段名统一）
• 异常值过滤（NaN、null、负数是否被剔除或转为 0）

隔离外部依赖，不测图表库渲染

测试只验证转换函数本身，不引入 ECharts 或 Chart.js 实例。若转换逻辑里混了 echarts.init() 或 new Chart()，应提前抽离。可用 Jest 的 jest.mock 模拟依赖，但更推荐从设计上保持数据层与视图层分离——这样单元测试才轻量、稳定、可重复执行。

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