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Python連接數據庫使用matplotlib畫柱形圖_python

作者：Sheenky ? 更新時間： 2022-08-22 編程語言

一、柱形圖介紹

（1）介紹

柱狀圖（Histogram），也稱條圖（英文：bargraph）、長條圖（英文：barchart）、條狀圖（Bar graph），是一種以長方形的長度為變量的表達圖形的統計報告圖，由一系列高度不等的縱向條紋表示數據分布的情況，用來比較兩個或以上的價值（不同時間或者不同條件），只有一個變量，通常利用于較小的數據集分析。柱狀圖亦可橫向排列，或用多維方式表達。

（2）優點、缺點

優點：

  • ①便于用戶理解大量數據以及數據相互之間的關系。
  • ②優點是讓用戶通過視覺化的符號，更加快速直觀的讀取原始數據。

缺點：

柱狀圖的局限在于只適用中小規模的數據集。

（3）適用范圍

適用場合是二維數據集，用于比較一段時間內的數據變化

二、數據介紹

（1）數據構成

本次柱狀圖繪畫數據是由數據庫中的訂單表（order）提供，其中表order含有訂單編號（ORDER_ID）、訂單日期(ORDER_DATE)、店鋪名稱(SITE)等二十一個列。

（2）數據選取

根據柱形圖的定義以及適用范圍，我們本次畫圖選用的數據是具有統計計數并且能夠比較的數據，因此我們本次選擇銷售經理以及訂單利潤。

在Navicat中通過SQL語句統計出2019年各個銷售經理所銷售的利潤。

SELECT MANAGER, SUM(PROFIT) as TotalProfit FROM orders where FY='2019' group by MANAGER

三、python數據庫連接配置以及數據提取設置

（1）調用庫以及連接語法

沒有pymysql庫，可以通過語句pip install pymysql方式安裝

import pymysql 
import pandas as pd # 用來做數據導入（pd.read_sql_query() 執行sql語句得到結果df）
import matplotlib.pyplot as plt # 用來畫圖（plt.plot()折線圖， plt.bar()柱狀圖，....）
# 1. 連接MySQL數據庫: 創建數據庫連接
conn = pymysql.connect(host='ip',port=端口號,user='用戶名',password='用戶密碼',db='連接表名')

（2）語法參數講解

調用庫后通過pymysql.connect創建連接，連接參數如下：

  • host：主機名，也可以存儲的ip地址
  • port：數據庫端口號，一般的數據庫端口號3306
  • user：用戶名
  • password：用戶密碼
  • db：數據庫名稱

（3）數據提取設置

連接數據庫，在數據庫中提取數據就涉及到數據庫的SQL查詢，此處也會有簡單數據庫在Python下的操作方法。

# 2 創建一個sql語句
# -- 統計每個銷售經理2019年的利潤總額
sql = r"SELECT MANAGER, SUM(PROFIT) as TotalProfit FROM orders where FY='2019' group by MANAGER"
# 3 執行sql語句獲取統計查詢結果
df = pd.read_sql_query(sql, conn)

四、全局變量配置

（1）字體畫布配置

此處的字體畫布設置在使用matplotlib畫圖時都可以放在庫導入之后，當成固定的設置，其中的參數介紹在前面plot()函數畫圖時已經做出介紹詳細請看前面的文章。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 設置中文字體支持中文顯示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 支持中文字體下顯示'-'號
 
# figure 分辨率 800x600
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6,4)  # 8x6 inches
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100        # 100 dot per inch

（2）標題、標簽設置

title()是標題設置，ylael()設置y軸的標簽，grid()網格線設置

#標簽、標題設置
plt.title("每個銷售經理2019年的利潤總額")
plt.ylabel("利潤額")
plt.xlabel('經理')
#網格線設置
plt.grid(axis='y')

網格線設置參數介紹：

plt.grid() # 顯示網格線 1=True=默認顯示；0=False=不顯示
plt.grid(1) # 顯示網格線
plt.grid(True) # 顯示網格線
plt.grid(b=True) # 顯示網格線
plt.grid(b=1) # 顯示網格線
plt.grid(b=True, axis='x') #只顯示x軸網格線
plt.grid(b=True, axis='y') #只顯示y軸網格線
plt.grid(b=1, which='major') # 默認就是major，例如x軸最大值為3.5（這個值占比極小，不影響作圖的話），這部分圖像不會顯示；若which='both'則顯示；若設置為minor則不顯示網格（其實這里有點不懂，，既然不顯示，那為什么不直接設置為b=0呢？？？？）

五、數據庫數據畫圖

（1）畫圖函數調用并作出圖形

通過for循環將每個經理對應的值畫入圖像上：

#y軸值的顯示
for index,value in df['TotalProfit'].items():
    plt.text(index,value,round(value),ha='center',va='bottom',color='k')
#通過上述查詢的結果進行x，y的帶入
plt.bar(df['MANAGER'], df['TotalProfit'])

作出圖形如圖：

（2）全代碼

import pymysql
import pandas as pd # 用來做數據導入（pd.read_sql_query() 執行sql語句得到結果df）
import matplotlib.pyplot as plt # 用來畫圖（plt.plot()折線圖， plt.bar()柱狀圖，....）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 設置中文字體支持中文顯示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 支持中文字體下顯示'-'號
# figure 分辨率 800x600
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6,4)  # 8x6 inches
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100        # 100 dot per inch
#建立連接
conn = pymysql.connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='9812yang',db='mydb')
#設置查詢語句
sql = r"SELECT MANAGER, SUM(PROFIT) as TotalProfit FROM orders where FY='2019' group by MANAGER"
#執行sql語句獲取統計查詢結果，并賦值
df = pd.read_sql_query(sql, conn)
#調用函數
plt.bar(df['MANAGER'], df['TotalProfit'])
#設置y軸的網格線
plt.grid(axis='y')
#設置標題
plt.title("每個銷售經理2019年的利潤總額")
#y軸標簽
plt.ylabel("利潤額")
#x軸標簽
plt.xlabel("經理姓名")
#將對應數值寫入柱形圖
for index,value in df['TotalProfit'].items():
    plt.text(index,value,round(value),ha='center',va='bottom',color='k')

原文鏈接：https://blog.csdn.net/Sheenky/article/details/125043265

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