Python可视化之Pyecharts神器（三） / 开普饭

一、数据读取

import pandas as pd
import pymysql
config = {
          'host':'localhost',
          'port':3306,
          'user':'root',
          'password':'123456'
          }
db = pymysql.connect(**config)
sql=('''SELECT * from PER_INFO.T_SCORE''')
data=pd.read_sql(sql,db)
db.close()
data

还是用之前的老数据

二、柱状图加线图

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Bar, Grid, Line, Liquid, Page, Pie ,Tabdata_avg=data.groupby(['CLASS_ID','SUBJECT'])['SCORE'].agg(['count','mean']).round(2).unstack()data_avgbar =Bar()bar.add_xaxis(list(data_avg['count'].columns))for i in data_avg.index:    bar.add_yaxis(i,list(data_avg.loc[i]['count']))line =Line()line.add_xaxis(list(data_avg['mean'].columns))line.extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(name='平均分',position='right'))for i in data_avg.index:    line.add_yaxis(i,list(data_avg.loc[i]['mean']),yaxis_index=1,z=10)line.overlap(bar)line.render('index.html')line.render_notebook()

分班级统计了各个科目的平均分，这个二班英语有点差呀~

三、饼图加选项卡

data_cut=data.groupby(['SUBJECT',pd.cut(data.SCORE,5)])['SCORE'].count().unstack()
data_cut
tab=Tab()
for i in data_cut.index:
    data_t=data_cut.loc[i].fillna(0).to_dict()
    data_t=[[str(k),v] for k,v in data_t.items()]
    pie=Pie()
    pie.add('',data_t)
    pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}: {c}'))
    tab.add(pie,i)
tab.render('tab.html')
tab.render_notebook()

按科目查看同学们的分数区间分布

四、创建局域网网址

新建一个 Flask 项目

$ mkdir pyecharts-flask-demo$ cd pyecharts-flask-demo$ mkdir templates

将上面两步生成的静态html文件存入templates中，在根目录下新建app.py文件，内部代码如下:

from flask import Flask,render_template


app = Flask(__name__)
@app.route('/report/')

def index():

    return render_template('index.html')
@app.route('/report/<name>')

def login(name):

    return render_template(name)

if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

运行app.py

访问网址 http://ip:5000/report/tab.html 即可进行网页报表浏览

五、设置消息自动推送

我们可以利用之前的机器人自动推送设置，进行上述报表的自动化推送及刷新，领导和同事们可以实现点击即可见

import requests def post_robot(data): r = requests.post(url='机器人地址', json=data) content = { 'msgtype': 'news', 'news': { 'articles': [ { 'title': '各科目分数段分布', 'url': 'http://ip:5000/report/tab.html'}, {'title': '各班级平均分数对比', 'url': 'http://ip:5000/report/page.html'}, ] } } post_robot(content)效果：

将上述代码整合后进行定时刷新、定点推送就实现了最简单的报表网页化，下班时间又可以提前了！

Python可视化之Pyecharts神器（三）