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统计类别数量并且使用pyplot画出柱状图
从数据库中读取数据，具体操作为：
# -*- coding: utf-8 -*-from numpy import *import numpy as npimport pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engineengine = create_engine(‘mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db_websiterecommend?charset=utf8‘)sql = pd.read_sql(‘t_url_classify‘, engine, chunksize = 110000)output=‘C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\count_.xls‘‘‘‘z用create_engine建立连接，连接地址的意思依次为“数据库格式（mysql）+程序名（pymysql）+账号密码@地址端口/数据库名（test）”，最后指定编码为utf8；all_gzdata是表名，engine是连接数据的引擎，chunksize指定每次读取1万条记录。这时候sql是一个容器，未真正读取数据。‘‘‘counts = [ i[‘classify‘].value_counts() for i in sql] #逐块统计counts = pd.concat(counts).groupby(level=0).sum() #合并统计结果，把相同的统计项合并（即按index分组并求和）counts = counts.reset_index() #重新设置index，将原来的index作为counts的一列。counts.columns = [‘type‘, ‘num‘]counts=pd.DataFrame(counts)print(counts)import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[‘font.sans-serif‘]=[‘SimHei‘]plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘]=Falseprint(counts.type)print(counts.num)#plt.style.use(‘mystyle‘)x=np.arange(counts.type.size)plt.bar(x,counts.num,color=‘red‘)ax=plt.gca()ax.set_xticklabels(counts.type)plt.show()
画图的代码为：
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[‘font.sans-serif‘]=[‘SimHei‘]plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘]=Falseprint(counts.type)print(counts.num)#plt.style.use(‘mystyle‘)x=np.arange(counts.type.size)plt.bar(x,counts.num,color=‘red‘)ax=plt.gca()ax.set_xticklabels(counts.type)plt.show()
参考链接为http://jingyan.baidu.com/article/425e69e6e28aacbe15fc1694.html
使用plt.bar()去画图
首先是数据是dataframe格式的。
也就是两个变量，即两列
例如：
type num
0 优秀作品 11120
1 创新与合作 823
2 教学资源 24914
3 新闻动态 3177
4 竞赛与评奖 14114
5 竞赛组织 9645
6 视频教学 98
7 项目与招聘 4734
接下来：使用bar（）绘制图形：
由于plot只接受数值类型，所以我们首先要：
输入：x = np.arange(data.category.size)
就是转换为其有多少个数据
画出来的图为：
接下来要设置x轴标识为类别：
ax=plt.gca()ax.set_xticklabels(counts.type)
然后画出来的图为：
注意：
红色部分不能定义为index,否则输不出来，因为其默认就是有index
或者对于使用D.plot()的方式的话，就是可以这样子：
counts.plot(kind=‘bar‘,color=‘red‘)ax=plt.gca()ax.set_xticklabels(counts.type)plt.show()
统计类别数量并且使用pyplot画出柱状图
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