統計類別數量並且使用pyplot畫出柱狀圖

從數據庫中讀取數據，具體操作為：

# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = 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建立連接，連接地址的意思依次為“數據庫格式（mysql）+程序名（pymysql）+賬號密碼@地址端口/數據庫名（test）”，最后指定編碼為utf8；
all_gzdata是表名，engine是連接數據的引擎，chunksize指定每次讀取1萬條記錄。這時候sql是一個容器，未真正讀取數據。
'''
counts = [ i['classify'].value_counts() for i in sql] #逐塊統計
counts = pd.concat(counts).groupby(level=0).sum() #合並統計結果，把相同的統計項合並（即按index分組並求和）
counts = counts.reset_index() #重新設置index，將原來的index作為counts的一列。
counts.columns = ['type', 'num']
counts=pd.DataFrame(counts)
print(counts)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
print(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()

然后對於統計出來的數據是列表的，所以要進行整合成兩個類別，所以就要將其轉換成pandas，然后進行賦給其值列名，然后才方便后面的操作

否則不進行上面的操作的話，就得出以下的結果，這樣子的話就達不到目的：

 

畫圖的代碼為：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
print(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()

參考鏈接為 http://jingyan.baidu.com/article/425e69e6e28aacbe15fc1694.html

使用plt.bar()去畫圖

首先是數據是dataframe格式的。

也就是兩個變量，即兩列

例如：

type num

0 優秀作品 11120

1 創新與合作 823

2 教學資源 24914

3 新聞動態 3177

4 競賽與評獎 14114

5 競賽組織 9645

6 視頻教學 98

7 項目與招聘 4734

接下來：使用bar（）繪制圖形：

由於plot只接受數值類型，所以我們首先要：

輸入：x = np.arange(data.category.size)

就是轉換為其有多少個數據

畫出來的圖為：

接下來要設置x軸標識為類別：

ax=plt.gca()
ax.set_xticklabels(counts.type)

 

然后畫出來的圖為：

注意：

 

紅色部分不能定義為index,否則輸不出來，因為其默認就是有index

或者對於使用D.plot()的方式的話，就是可以這樣子：

counts.plot(kind='bar',color='red')
ax=plt.gca()
ax.set_xticklabels(counts.type)
plt.show()

 保存圖片：

 plt.savefig("bar.jpg"