2375259067
11 months ago
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89fccfbf25
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Load Diff
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -0,0 +1,214 @@
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from pyecharts.charts import Bar
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from pyecharts import options as opts
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from pyspark.sql.functions import col, when, avg
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import pickle
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from 大数据.读取Hbase函数 import HBaseDataLoading
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def create_bar():
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# 需要的列族:列限定符
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column = ['info:地址', 'info:净利润']
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df = HBaseDataLoading(column)
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# 广西的14个市级名称
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cities = ['南宁市', '柳州市', '桂林市', '梧州市', '北海市', '防城港市', '钦州市', '贵港市', '玉林市', '百色市',
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'贺州市', '河池市', '来宾市', '崇左市']
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# 对每个市进行处理
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for city in cities:
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df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(city[:-1]), city).otherwise(df['地址']))
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# 广西的所有县级行政区划及其对应的市级行政区划
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county_to_city = {
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# 南宁市
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'兴宁区': '南宁市',
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'青秀区': '南宁市',
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'江南区': '南宁市',
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'西乡塘区': '南宁市',
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'良庆区': '南宁市',
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'邕宁区': '南宁市',
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'武鸣区': '南宁市',
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'隆安县': '南宁市',
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'马山县': '南宁市',
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'上林县': '南宁市',
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'宾阳县': '南宁市',
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'横县': '南宁市',
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# 柳州市
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'城中区': '柳州市',
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'鱼峰区': '柳州市',
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'柳南区': '柳州市',
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'柳北区': '柳州市',
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'柳江区': '柳州市',
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'柳城县': '柳州市',
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'鹿寨县': '柳州市',
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'融安县': '柳州市',
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'融水苗族自治县': '柳州市',
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'三江侗族自治县': '柳州市',
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# 桂林市
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'秀峰区': '桂林市',
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'叠彩区': '桂林市',
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'象山区': '桂林市',
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'七星区': '桂林市',
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'雁山区': '桂林市',
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'临桂区': '桂林市',
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'阳朔县': '桂林市',
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'灵川县': '桂林市',
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'全州县': '桂林市',
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'兴安县': '桂林市',
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'永福县': '桂林市',
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'灌阳县': '桂林市',
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'龙胜各族自治县': '桂林市',
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'资源县': '桂林市',
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'平乐县': '桂林市',
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'荔浦市': '桂林市',
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'恭城瑶族自治县': '桂林市',
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# 梧州市
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'万秀区': '梧州市',
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'长洲区': '梧州市',
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'龙圩区': '梧州市',
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'苍梧县': '梧州市',
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'藤县': '梧州市',
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'蒙山县': '梧州市',
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'岑溪市': '梧州市',
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# 北海市
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'海城区': '北海市',
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'银海区': '北海市',
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'铁山港区': '北海市',
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'合浦县': '北海市',
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# 防城港市
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'港口区': '防城港市',
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'防城区': '防城港市',
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'上思县': '防城港市',
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'东兴市': '防城港市',
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# 钦州市
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'钦南区': '钦州市',
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'钦北区': '钦州市',
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'灵山县': '钦州市',
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'浦北县': '钦州市',
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# 贵港市
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'港北区': '贵港市',
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'港南区': '贵港市',
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'覃塘区': '贵港市',
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'平南县': '贵港市',
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'桂平市': '贵港市',
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# 玉林市
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'玉州区': '玉林市',
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'福绵区': '玉林市',
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'容县': '玉林市',
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'陆川县': '玉林市',
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'博白县': '玉林市',
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'兴业县': '玉林市',
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'北流市': '玉林市',
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# 百色市
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'右江区': '百色市',
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'田阳县': '百色市',
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'田东县': '百色市',
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'平果县': '百色市',
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|
'德保县': '百色市',
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|
'那坡县': '百色市',
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'凌云县': '百色市',
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'乐业县': '百色市',
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|
'田林县': '百色市',
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'西林县': '百色市',
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|
'隆林各族自治县': '百色市',
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'靖西市': '百色市',
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# 贺州市
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'八步区': '贺州市',
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'平桂区': '贺州市',
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'昭平县': '贺州市',
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'钟山县': '贺州市',
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'富川瑶族自治县': '贺州市',
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# 河池市
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'金城江区': '河池市',
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'南丹县': '河池市',
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'天峨县': '河池市',
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'凤山县': '河池市',
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'东兰县': '河池市',
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'罗城仫佬族自治县': '河池市',
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'环江毛南族自治县': '河池市',
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'巴马瑶族自治县': '河池市',
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'都安瑶族自治县': '河池市',
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'大化瑶族自治县': '河池市',
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'宜州市': '河池市',
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# 来宾市
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'兴宾区': '来宾市',
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'忻城县': '来宾市',
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'象州县': '来宾市',
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|
'武宣县': '来宾市',
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'金秀瑶族自治县': '来宾市',
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'合山市': '来宾市',
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# 崇左市
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'江州区': '崇左市',
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'扶绥县': '崇左市',
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'宁明县': '崇左市',
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|
'龙州县': '崇左市',
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|
'大新县': '崇左市',
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'天等县': '崇左市',
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'凭祥市': '崇左市',
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# 特殊值
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'高新技术产业开发区': '南宁市',
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'南宁经济技术开发区': '南宁市',
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'东盟经济技术开发区': '南宁市',
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'高新区': '南宁市',
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|
'武鸣县': '南宁市',
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|
'隆安': '南宁市',
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|
'融水县': '柳州市',
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|
'融安': '柳州市',
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|
'柳江县': '柳州市',
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|
'柳邕': '柳州市',
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|
'平果': '百色市',
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'田阳': '百色市',
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|
'灵川': '桂林市',
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|
'临桂': '桂林市',
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|
'龙胜县': '桂林市',
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|
'荔浦县': '桂林市',
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|
'恭城县': '桂林市',
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|
'巴马县': '河池市',
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|
'罗城': '河池市',
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'合浦': '北海市',
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# 特殊值2
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'科园西十路24号': '南宁市',
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'科园东四路5号': '南宁市',
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'秀安路13-11号': '南宁市',
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'科园大道31号财智时代12楼': '南宁市',
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'新兴工业园创业路6号': '柳州市',
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'洛维工业集中区': '柳州市',
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|
'中马产业园区': '钦州市',
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|
'长安工业集中区': '桂林市',
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|
'西江四路扶典上冲29号': '梧州市',
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|
'田东石化工业': '百色市',
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|
}
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|
# 对每个县级行政区划进行处理
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for county, city in county_to_city.items():
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df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(county), city).otherwise(df['地址']))
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||||||
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# 将净利润的列数据转换为float
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df = df.withColumn("净利润", col("净利润").cast("float"))
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# 按市分组并计算平均净利润
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df_avg = df.groupBy("地址").agg(avg("净利润").alias("平均净利润"))
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# 将Spark DataFrame转换成Pandas DataFrame
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pandas_df = df_avg.toPandas()
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# 将平均净利润取整
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pandas_df['平均净利润'] = pandas_df['平均净利润'].round()
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# 按平均净利润排序
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pandas_df = pandas_df.sort_values(by='平均净利润', ascending=False)
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# 创建Bar对象
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bar = Bar()
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# 设置x轴和y轴的数据
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x_axis = pandas_df['地址'].tolist()
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y_axis = [round(amount / 100000, 3) for amount in pandas_df['平均净利润'].tolist()]
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|
# 添加数据到Bar对象中
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bar.add_xaxis(x_axis)
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bar.add_yaxis("平均净利润（亿元）", y_axis)
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# 调整x轴标签间隔
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bar.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0)))
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||||||
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return bar
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@ -0,0 +1,210 @@
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|
from pyecharts.charts import Bar
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|
from pyspark.sql import functions as F
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|
from pyecharts import options as opts
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|
from pyspark.sql.functions import sum
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from 大数据.读取Hbase函数 import HBaseDataLoading
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def create_line():
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# 需要的列族:列限定符
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column = ['info:地址', 'info:其中：出口总额']
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df = HBaseDataLoading(column)
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# 广西的14个市级名称
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cities = ['南宁市', '柳州市', '桂林市', '梧州市', '北海市', '防城港市', '钦州市', '贵港市', '玉林市', '百色市',
|
||||||
|
'贺州市', '河池市', '来宾市', '崇左市']
|
||||||
|
# 对每个市进行处理
|
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|
for city in cities:
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|
df = df.withColumn('地址', F.when(df['地址'].contains(city[:-1]), city).otherwise(df['地址']))
|
||||||
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|
# 广西的所有县级行政区划及其对应的市级行政区划
|
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|
county_to_city = {
|
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|
# 南宁市
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'兴宁区': '南宁市',
|
||||||
|
'青秀区': '南宁市',
|
||||||
|
'江南区': '南宁市',
|
||||||
|
'西乡塘区': '南宁市',
|
||||||
|
'良庆区': '南宁市',
|
||||||
|
'邕宁区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣区': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安县': '南宁市',
|
||||||
|
'马山县': '南宁市',
|
||||||
|
'上林县': '南宁市',
|
||||||
|
'宾阳县': '南宁市',
|
||||||
|
'横县': '南宁市',
|
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|
# 柳州市
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'城中区': '柳州市',
|
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|
'鱼峰区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳南区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳北区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳城县': '柳州市',
|
||||||
|
'鹿寨县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安县': '柳州市',
|
||||||
|
'融水苗族自治县': '柳州市',
|
||||||
|
'三江侗族自治县': '柳州市',
|
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|
# 桂林市
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|
'秀峰区': '桂林市',
|
||||||
|
'叠彩区': '桂林市',
|
||||||
|
'象山区': '桂林市',
|
||||||
|
'七星区': '桂林市',
|
||||||
|
'雁山区': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂区': '桂林市',
|
||||||
|
'阳朔县': '桂林市',
|
||||||
|
'灵川县': '桂林市',
|
||||||
|
'全州县': '桂林市',
|
||||||
|
'兴安县': '桂林市',
|
||||||
|
'永福县': '桂林市',
|
||||||
|
'灌阳县': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜各族自治县': '桂林市',
|
||||||
|
'资源县': '桂林市',
|
||||||
|
'平乐县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦市': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城瑶族自治县': '桂林市',
|
||||||
|
# 梧州市
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|
'万秀区': '梧州市',
|
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|
'长洲区': '梧州市',
|
||||||
|
'龙圩区': '梧州市',
|
||||||
|
'苍梧县': '梧州市',
|
||||||
|
'藤县': '梧州市',
|
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|
'蒙山县': '梧州市',
|
||||||
|
'岑溪市': '梧州市',
|
||||||
|
# 北海市
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|
'海城区': '北海市',
|
||||||
|
'银海区': '北海市',
|
||||||
|
'铁山港区': '北海市',
|
||||||
|
'合浦县': '北海市',
|
||||||
|
# 防城港市
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||||||
|
'港口区': '防城港市',
|
||||||
|
'防城区': '防城港市',
|
||||||
|
'上思县': '防城港市',
|
||||||
|
'东兴市': '防城港市',
|
||||||
|
# 钦州市
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|
'钦南区': '钦州市',
|
||||||
|
'钦北区': '钦州市',
|
||||||
|
'灵山县': '钦州市',
|
||||||
|
'浦北县': '钦州市',
|
||||||
|
# 贵港市
|
||||||
|
'港北区': '贵港市',
|
||||||
|
'港南区': '贵港市',
|
||||||
|
'覃塘区': '贵港市',
|
||||||
|
'平南县': '贵港市',
|
||||||
|
'桂平市': '贵港市',
|
||||||
|
# 玉林市
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|
'玉州区': '玉林市',
|
||||||
|
'福绵区': '玉林市',
|
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|
'容县': '玉林市',
|
||||||
|
'陆川县': '玉林市',
|
||||||
|
'博白县': '玉林市',
|
||||||
|
'兴业县': '玉林市',
|
||||||
|
'北流市': '玉林市',
|
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|
# 百色市
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|
'右江区': '百色市',
|
||||||
|
'田阳县': '百色市',
|
||||||
|
'田东县': '百色市',
|
||||||
|
'平果县': '百色市',
|
||||||
|
'德保县': '百色市',
|
||||||
|
'那坡县': '百色市',
|
||||||
|
'凌云县': '百色市',
|
||||||
|
'乐业县': '百色市',
|
||||||
|
'田林县': '百色市',
|
||||||
|
'西林县': '百色市',
|
||||||
|
'隆林各族自治县': '百色市',
|
||||||
|
'靖西市': '百色市',
|
||||||
|
# 贺州市
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|
'八步区': '贺州市',
|
||||||
|
'平桂区': '贺州市',
|
||||||
|
'昭平县': '贺州市',
|
||||||
|
'钟山县': '贺州市',
|
||||||
|
'富川瑶族自治县': '贺州市',
|
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|
# 河池市
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|
'金城江区': '河池市',
|
||||||
|
'南丹县': '河池市',
|
||||||
|
'天峨县': '河池市',
|
||||||
|
'凤山县': '河池市',
|
||||||
|
'东兰县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城仫佬族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'环江毛南族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'巴马瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'都安瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'大化瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'宜州市': '河池市',
|
||||||
|
# 来宾市
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|
'兴宾区': '来宾市',
|
||||||
|
'忻城县': '来宾市',
|
||||||
|
'象州县': '来宾市',
|
||||||
|
'武宣县': '来宾市',
|
||||||
|
'金秀瑶族自治县': '来宾市',
|
||||||
|
'合山市': '来宾市',
|
||||||
|
# 崇左市
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||||||
|
'江州区': '崇左市',
|
||||||
|
'扶绥县': '崇左市',
|
||||||
|
'宁明县': '崇左市',
|
||||||
|
'龙州县': '崇左市',
|
||||||
|
'大新县': '崇左市',
|
||||||
|
'天等县': '崇左市',
|
||||||
|
'凭祥市': '崇左市',
|
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# 特殊值
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'高新技术产业开发区': '南宁市',
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'南宁经济技术开发区': '南宁市',
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'东盟经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'高新区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣县': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安': '南宁市',
|
||||||
|
'融水县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江县': '柳州市',
|
||||||
|
'柳邕': '柳州市',
|
||||||
|
'平果': '百色市',
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'田阳': '百色市',
|
||||||
|
'灵川': '桂林市',
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||||||
|
'临桂': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦县': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城县': '桂林市',
|
||||||
|
'巴马县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城': '河池市',
|
||||||
|
'合浦': '北海市',
|
||||||
|
# 特殊值2
|
||||||
|
'科园西十路24号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园东四路5号': '南宁市',
|
||||||
|
'秀安路13-11号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园大道31号财智时代12楼': '南宁市',
|
||||||
|
'新兴工业园创业路6号': '柳州市',
|
||||||
|
'洛维工业集中区': '柳州市',
|
||||||
|
'中马产业园区': '钦州市',
|
||||||
|
'长安工业集中区': '桂林市',
|
||||||
|
'西江四路扶典上冲29号': '梧州市',
|
||||||
|
'田东石化工业': '百色市',
|
||||||
|
}
|
||||||
|
# 对每个县级行政区划进行处理
|
||||||
|
for county, city in county_to_city.items():
|
||||||
|
df = df.withColumn('地址', F.when(df['地址'].contains(county), city).otherwise(df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
df = df.withColumn("其中：出口总额", df["其中：出口总额"].cast("double"))
|
||||||
|
|
||||||
|
tax_sum_per_address = df.groupBy("地址").agg(sum("其中：出口总额").alias("总计出口总额")).orderBy("总计出口总额", ascending=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
tax_sum_per_address = tax_sum_per_address.toPandas()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 创建折线图
|
||||||
|
bar = (
|
||||||
|
Bar()
|
||||||
|
.add_xaxis(list(tax_sum_per_address["地址"]))
|
||||||
|
.add_yaxis("总计出口总额(亿元)", list(round(row / 100000, 3) for row in tax_sum_per_address["总计出口总额"]),
|
||||||
|
label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"))
|
||||||
|
.set_global_opts(
|
||||||
|
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(orient="vertical", pos_top="50%", pos_left="95%"),
|
||||||
|
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0))
|
||||||
|
)
|
||||||
|
.set_series_opts(
|
||||||
|
itemstyle_opts={"barBorderRadius": [5, 5, 5, 5], "barWidth": "30%"}, # 设置圆角和柱子宽度
|
||||||
|
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="top", formatter="{c}"), # 显示数值，并设置标签位置和格式
|
||||||
|
)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 渲染图表为 HTML 文件
|
||||||
|
# line.render("广西省出口榜.html")
|
||||||
|
|
||||||
|
return bar
|
||||||
@ -0,0 +1,203 @@
|
|||||||
|
from pyecharts.charts import Bar, Pie
|
||||||
|
from pyspark.sql.functions import when, col
|
||||||
|
from pyecharts import options as opts
|
||||||
|
from pyspark.sql.functions import sum
|
||||||
|
from 大数据.读取Hbase函数 import HBaseDataLoading
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def create_pie():
|
||||||
|
# 需要的列族:列限定符
|
||||||
|
column = ['info:地址', 'info:从业人员期末人数']
|
||||||
|
|
||||||
|
df = HBaseDataLoading(column)
|
||||||
|
# 广西的14个市级名称
|
||||||
|
cities = ['南宁市', '柳州市', '桂林市', '梧州市', '北海市', '防城港', '钦州市', '贵港市', '玉林市', '百色市',
|
||||||
|
'贺州市', '河池市', '来宾市', '崇左市']
|
||||||
|
# 对每个市进行处理
|
||||||
|
for city in cities:
|
||||||
|
df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(city[:-1]), city).otherwise(df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 广西的所有县级行政区划及其对应的市级行政区划
|
||||||
|
county_to_city = {
|
||||||
|
# 南宁市
|
||||||
|
'兴宁区': '南宁市',
|
||||||
|
'青秀区': '南宁市',
|
||||||
|
'江南区': '南宁市',
|
||||||
|
'西乡塘区': '南宁市',
|
||||||
|
'良庆区': '南宁市',
|
||||||
|
'邕宁区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣区': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安县': '南宁市',
|
||||||
|
'马山县': '南宁市',
|
||||||
|
'上林县': '南宁市',
|
||||||
|
'宾阳县': '南宁市',
|
||||||
|
'横县': '南宁市',
|
||||||
|
# 柳州市
|
||||||
|
'城中区': '柳州市',
|
||||||
|
'鱼峰区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳南区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳北区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳城县': '柳州市',
|
||||||
|
'鹿寨县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安县': '柳州市',
|
||||||
|
'融水苗族自治县': '柳州市',
|
||||||
|
'三江侗族自治县': '柳州市',
|
||||||
|
# 桂林市
|
||||||
|
'秀峰区': '桂林市',
|
||||||
|
'叠彩区': '桂林市',
|
||||||
|
'象山区': '桂林市',
|
||||||
|
'七星区': '桂林市',
|
||||||
|
'雁山区': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂区': '桂林市',
|
||||||
|
'阳朔县': '桂林市',
|
||||||
|
'灵川县': '桂林市',
|
||||||
|
'全州县': '桂林市',
|
||||||
|
'兴安县': '桂林市',
|
||||||
|
'永福县': '桂林市',
|
||||||
|
'灌阳县': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜各族自治县': '桂林市',
|
||||||
|
'资源县': '桂林市',
|
||||||
|
'平乐县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦市': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城瑶族自治县': '桂林市',
|
||||||
|
# 梧州市
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|
'万秀区': '梧州市',
|
||||||
|
'长洲区': '梧州市',
|
||||||
|
'龙圩区': '梧州市',
|
||||||
|
'苍梧县': '梧州市',
|
||||||
|
'藤县': '梧州市',
|
||||||
|
'蒙山县': '梧州市',
|
||||||
|
'岑溪市': '梧州市',
|
||||||
|
# 北海市
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||||||
|
'海城区': '北海市',
|
||||||
|
'银海区': '北海市',
|
||||||
|
'铁山港区': '北海市',
|
||||||
|
'合浦县': '北海市',
|
||||||
|
# 防城港市
|
||||||
|
'港口区': '防城港',
|
||||||
|
'防城区': '防城港',
|
||||||
|
'上思县': '防城港',
|
||||||
|
'东兴市': '防城港',
|
||||||
|
# 钦州市
|
||||||
|
'钦南区': '钦州市',
|
||||||
|
'钦北区': '钦州市',
|
||||||
|
'灵山县': '钦州市',
|
||||||
|
'浦北县': '钦州市',
|
||||||
|
# 贵港市
|
||||||
|
'港北区': '贵港市',
|
||||||
|
'港南区': '贵港市',
|
||||||
|
'覃塘区': '贵港市',
|
||||||
|
'平南县': '贵港市',
|
||||||
|
'桂平市': '贵港市',
|
||||||
|
# 玉林市
|
||||||
|
'玉州区': '玉林市',
|
||||||
|
'福绵区': '玉林市',
|
||||||
|
'容县': '玉林市',
|
||||||
|
'陆川县': '玉林市',
|
||||||
|
'博白县': '玉林市',
|
||||||
|
'兴业县': '玉林市',
|
||||||
|
'北流市': '玉林市',
|
||||||
|
# 百色市
|
||||||
|
'右江区': '百色市',
|
||||||
|
'田阳县': '百色市',
|
||||||
|
'田东县': '百色市',
|
||||||
|
'平果县': '百色市',
|
||||||
|
'德保县': '百色市',
|
||||||
|
'那坡县': '百色市',
|
||||||
|
'凌云县': '百色市',
|
||||||
|
'乐业县': '百色市',
|
||||||
|
'田林县': '百色市',
|
||||||
|
'西林县': '百色市',
|
||||||
|
'隆林各族自治县': '百色市',
|
||||||
|
'靖西市': '百色市',
|
||||||
|
# 贺州市
|
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|
'八步区': '贺州市',
|
||||||
|
'平桂区': '贺州市',
|
||||||
|
'昭平县': '贺州市',
|
||||||
|
'钟山县': '贺州市',
|
||||||
|
'富川瑶族自治县': '贺州市',
|
||||||
|
# 河池市
|
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|
'金城江区': '河池市',
|
||||||
|
'南丹县': '河池市',
|
||||||
|
'天峨县': '河池市',
|
||||||
|
'凤山县': '河池市',
|
||||||
|
'东兰县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城仫佬族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'环江毛南族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'巴马瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'都安瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'大化瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'宜州市': '河池市',
|
||||||
|
# 来宾市
|
||||||
|
'兴宾区': '来宾市',
|
||||||
|
'忻城县': '来宾市',
|
||||||
|
'象州县': '来宾市',
|
||||||
|
'武宣县': '来宾市',
|
||||||
|
'金秀瑶族自治县': '来宾市',
|
||||||
|
'合山市': '来宾市',
|
||||||
|
# 崇左市
|
||||||
|
'江州区': '崇左市',
|
||||||
|
'扶绥县': '崇左市',
|
||||||
|
'宁明县': '崇左市',
|
||||||
|
'龙州县': '崇左市',
|
||||||
|
'大新县': '崇左市',
|
||||||
|
'天等县': '崇左市',
|
||||||
|
'凭祥市': '崇左市',
|
||||||
|
# 特殊值
|
||||||
|
'高新技术产业开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'南宁经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'东盟经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'高新区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣县': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安': '南宁市',
|
||||||
|
'融水县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江县': '柳州市',
|
||||||
|
'柳邕': '柳州市',
|
||||||
|
'平果': '百色市',
|
||||||
|
'田阳': '百色市',
|
||||||
|
'灵川': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦县': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城县': '桂林市',
|
||||||
|
'巴马县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城': '河池市',
|
||||||
|
'合浦': '北海市',
|
||||||
|
# 特殊值2
|
||||||
|
'科园西十路24号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园东四路5号': '南宁市',
|
||||||
|
'秀安路13-11号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园大道31号财智时代12楼': '南宁市',
|
||||||
|
'新兴工业园创业路6号': '柳州市',
|
||||||
|
'洛维工业集中区': '柳州市',
|
||||||
|
'中马产业园区': '钦州市',
|
||||||
|
'长安工业集中区': '桂林市',
|
||||||
|
'西江四路扶典上冲29号': '梧州市',
|
||||||
|
'田东石化工业': '百色市',
|
||||||
|
}
|
||||||
|
# 对每个县级行政区划进行处理
|
||||||
|
for county, city in county_to_city.items():
|
||||||
|
df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(county), city).otherwise(df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
df = df.withColumn("从业人员期末人数", df["从业人员期末人数"].cast("int"))
|
||||||
|
|
||||||
|
tax_sum_per_address = df.groupBy("地址").agg(sum("从业人员期末人数").alias("从业人员期末人数")).orderBy("从业人员期末人数", ascending=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
tax_sum_per_address = tax_sum_per_address.toPandas()
|
||||||
|
|
||||||
|
pie = (
|
||||||
|
Pie()
|
||||||
|
.add("", [list(z) for z in zip(tax_sum_per_address["地址"], tax_sum_per_address["从业人员期末人数"])],
|
||||||
|
radius=["5%", "25%"], # 设置内外半径
|
||||||
|
center=["75%", "620px"], # 设置饼图的中心位置
|
||||||
|
rosetype="radius", # 设置为半径模式
|
||||||
|
label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}人"))
|
||||||
|
# .set_global_opts(
|
||||||
|
# toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(orient="vertical", pos_top="50%", pos_left="95%"),
|
||||||
|
# legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="95%"), # 设置图例的垂直位置
|
||||||
|
# )
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
return pie
|
||||||
@ -0,0 +1,214 @@
|
|||||||
|
from pyecharts.charts import Bar
|
||||||
|
from pyspark.sql.functions import when, col
|
||||||
|
from pyecharts import options as opts
|
||||||
|
from pyspark.sql.functions import sum
|
||||||
|
from 大数据.读取Hbase函数 import HBaseDataLoading
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def create_bar():
|
||||||
|
# 需要的列族:列限定符
|
||||||
|
column = ['info:地址', 'info:实际上缴税费总额']
|
||||||
|
|
||||||
|
df = HBaseDataLoading(column)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 广西的14个市级名称
|
||||||
|
cities = ['南宁市', '柳州市', '桂林市', '梧州市', '北海市', '防城港市', '钦州市', '贵港市', '玉林市', '百色市',
|
||||||
|
'贺州市', '河池市', '来宾市', '崇左市']
|
||||||
|
# 对每个市进行处理
|
||||||
|
for city in cities:
|
||||||
|
df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(city[:-1]), city).otherwise(df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 广西的所有县级行政区划及其对应的市级行政区划
|
||||||
|
county_to_city = {
|
||||||
|
# 南宁市
|
||||||
|
'兴宁区': '南宁市',
|
||||||
|
'青秀区': '南宁市',
|
||||||
|
'江南区': '南宁市',
|
||||||
|
'西乡塘区': '南宁市',
|
||||||
|
'良庆区': '南宁市',
|
||||||
|
'邕宁区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣区': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安县': '南宁市',
|
||||||
|
'马山县': '南宁市',
|
||||||
|
'上林县': '南宁市',
|
||||||
|
'宾阳县': '南宁市',
|
||||||
|
'横县': '南宁市',
|
||||||
|
# 柳州市
|
||||||
|
'城中区': '柳州市',
|
||||||
|
'鱼峰区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳南区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳北区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳城县': '柳州市',
|
||||||
|
'鹿寨县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安县': '柳州市',
|
||||||
|
'融水苗族自治县': '柳州市',
|
||||||
|
'三江侗族自治县': '柳州市',
|
||||||
|
# 桂林市
|
||||||
|
'秀峰区': '桂林市',
|
||||||
|
'叠彩区': '桂林市',
|
||||||
|
'象山区': '桂林市',
|
||||||
|
'七星区': '桂林市',
|
||||||
|
'雁山区': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂区': '桂林市',
|
||||||
|
'阳朔县': '桂林市',
|
||||||
|
'灵川县': '桂林市',
|
||||||
|
'全州县': '桂林市',
|
||||||
|
'兴安县': '桂林市',
|
||||||
|
'永福县': '桂林市',
|
||||||
|
'灌阳县': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜各族自治县': '桂林市',
|
||||||
|
'资源县': '桂林市',
|
||||||
|
'平乐县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦市': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城瑶族自治县': '桂林市',
|
||||||
|
# 梧州市
|
||||||
|
'万秀区': '梧州市',
|
||||||
|
'长洲区': '梧州市',
|
||||||
|
'龙圩区': '梧州市',
|
||||||
|
'苍梧县': '梧州市',
|
||||||
|
'藤县': '梧州市',
|
||||||
|
'蒙山县': '梧州市',
|
||||||
|
'岑溪市': '梧州市',
|
||||||
|
# 北海市
|
||||||
|
'海城区': '北海市',
|
||||||
|
'银海区': '北海市',
|
||||||
|
'铁山港区': '北海市',
|
||||||
|
'合浦县': '北海市',
|
||||||
|
# 防城港市
|
||||||
|
'港口区': '防城港市',
|
||||||
|
'防城区': '防城港市',
|
||||||
|
'上思县': '防城港市',
|
||||||
|
'东兴市': '防城港市',
|
||||||
|
# 钦州市
|
||||||
|
'钦南区': '钦州市',
|
||||||
|
'钦北区': '钦州市',
|
||||||
|
'灵山县': '钦州市',
|
||||||
|
'浦北县': '钦州市',
|
||||||
|
# 贵港市
|
||||||
|
'港北区': '贵港市',
|
||||||
|
'港南区': '贵港市',
|
||||||
|
'覃塘区': '贵港市',
|
||||||
|
'平南县': '贵港市',
|
||||||
|
'桂平市': '贵港市',
|
||||||
|
# 玉林市
|
||||||
|
'玉州区': '玉林市',
|
||||||
|
'福绵区': '玉林市',
|
||||||
|
'容县': '玉林市',
|
||||||
|
'陆川县': '玉林市',
|
||||||
|
'博白县': '玉林市',
|
||||||
|
'兴业县': '玉林市',
|
||||||
|
'北流市': '玉林市',
|
||||||
|
# 百色市
|
||||||
|
'右江区': '百色市',
|
||||||
|
'田阳县': '百色市',
|
||||||
|
'田东县': '百色市',
|
||||||
|
'平果县': '百色市',
|
||||||
|
'德保县': '百色市',
|
||||||
|
'那坡县': '百色市',
|
||||||
|
'凌云县': '百色市',
|
||||||
|
'乐业县': '百色市',
|
||||||
|
'田林县': '百色市',
|
||||||
|
'西林县': '百色市',
|
||||||
|
'隆林各族自治县': '百色市',
|
||||||
|
'靖西市': '百色市',
|
||||||
|
# 贺州市
|
||||||
|
'八步区': '贺州市',
|
||||||
|
'平桂区': '贺州市',
|
||||||
|
'昭平县': '贺州市',
|
||||||
|
'钟山县': '贺州市',
|
||||||
|
'富川瑶族自治县': '贺州市',
|
||||||
|
# 河池市
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||||||
|
'金城江区': '河池市',
|
||||||
|
'南丹县': '河池市',
|
||||||
|
'天峨县': '河池市',
|
||||||
|
'凤山县': '河池市',
|
||||||
|
'东兰县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城仫佬族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'环江毛南族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'巴马瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'都安瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'大化瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'宜州市': '河池市',
|
||||||
|
# 来宾市
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||||||
|
'兴宾区': '来宾市',
|
||||||
|
'忻城县': '来宾市',
|
||||||
|
'象州县': '来宾市',
|
||||||
|
'武宣县': '来宾市',
|
||||||
|
'金秀瑶族自治县': '来宾市',
|
||||||
|
'合山市': '来宾市',
|
||||||
|
# 崇左市
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||||||
|
'江州区': '崇左市',
|
||||||
|
'扶绥县': '崇左市',
|
||||||
|
'宁明县': '崇左市',
|
||||||
|
'龙州县': '崇左市',
|
||||||
|
'大新县': '崇左市',
|
||||||
|
'天等县': '崇左市',
|
||||||
|
'凭祥市': '崇左市',
|
||||||
|
# 特殊值
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|
'高新技术产业开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'南宁经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'东盟经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'高新区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣县': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安': '南宁市',
|
||||||
|
'融水县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江县': '柳州市',
|
||||||
|
'柳邕': '柳州市',
|
||||||
|
'平果': '百色市',
|
||||||
|
'田阳': '百色市',
|
||||||
|
'灵川': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦县': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城县': '桂林市',
|
||||||
|
'巴马县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城': '河池市',
|
||||||
|
'合浦': '北海市',
|
||||||
|
# 特殊值2
|
||||||
|
'科园西十路24号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园东四路5号': '南宁市',
|
||||||
|
'秀安路13-11号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园大道31号财智时代12楼': '南宁市',
|
||||||
|
'新兴工业园创业路6号': '柳州市',
|
||||||
|
'洛维工业集中区': '柳州市',
|
||||||
|
'中马产业园区': '钦州市',
|
||||||
|
'长安工业集中区': '桂林市',
|
||||||
|
'西江四路扶典上冲29号': '梧州市',
|
||||||
|
'田东石化工业': '百色市',
|
||||||
|
}
|
||||||
|
# 对每个县级行政区划进行处理
|
||||||
|
for county, city in county_to_city.items():
|
||||||
|
df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(county), city).otherwise(df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
# df.show()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 将实际上缴税费总额列转为double
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|
df = df.withColumn("实际上缴税费总额", df["实际上缴税费总额"].cast("double"))
|
||||||
|
|
||||||
|
tax_sum_per_address = df.groupBy("地址").agg(sum("实际上缴税费总额").alias("总计实际上缴税费总额")).orderBy("总计实际上缴税费总额", ascending=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 转为Pandas
|
||||||
|
tax_sum_per_address = tax_sum_per_address.toPandas()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 创建柱状图
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||||||
|
bar = (
|
||||||
|
Bar()
|
||||||
|
.add_xaxis(list(tax_sum_per_address["地址"]))
|
||||||
|
.add_yaxis("总计缴税费总额(亿元)", list(round(row / 100000, 2) for row in tax_sum_per_address["总计实际上缴税费总额"]),
|
||||||
|
label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"))
|
||||||
|
.set_global_opts(
|
||||||
|
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(orient="vertical", pos_top="50%", pos_left="95%"),
|
||||||
|
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0))
|
||||||
|
)
|
||||||
|
.set_series_opts(
|
||||||
|
itemstyle_opts={"barBorderRadius": [5, 5, 5, 5], "barWidth": "30%"}, # 设置圆角和柱子宽度
|
||||||
|
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position="top", formatter="{c}元"), # 显示数值，并设置标签位置和格式
|
||||||
|
)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 渲染图表为 HTML 文件
|
||||||
|
# bar.render("广西省税收榜.html")
|
||||||
|
|
||||||
|
return bar
|
||||||
@ -0,0 +1,226 @@
|
|||||||
|
from pyspark.sql import functions as F
|
||||||
|
from pyspark.sql.functions import split, concat, lit
|
||||||
|
from pyspark.sql.functions import length
|
||||||
|
from pyecharts.charts import Bar
|
||||||
|
from pyspark.sql.functions import when
|
||||||
|
from pyecharts import options as opts
|
||||||
|
from 大数据.读取Hbase函数 import HBaseDataLoading
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def format_amount(amount):
|
||||||
|
return round(amount / 100000, 2)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def create_bar():
|
||||||
|
yy_column = ['info:地址', 'info:注册资金']
|
||||||
|
|
||||||
|
yy_df = HBaseDataLoading(yy_column)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 处理---各个市企业总注册资金
|
||||||
|
cities = ['南宁市', '柳州市', '桂林市', '梧州市', '北海市', '防城港市', '钦州市', '贵港市', '玉林市', '百色市',
|
||||||
|
'贺州市', '河池市', '来宾市', '崇左市']
|
||||||
|
# 对每个市进行处理
|
||||||
|
for city in cities:
|
||||||
|
yy_df = yy_df.withColumn('地址', when(yy_df['地址'].contains(city[:-1]), city).otherwise(yy_df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 广西的所有县级行政区划及其对应的市级行政区划
|
||||||
|
county_to_city = {
|
||||||
|
# 南宁市
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||||||
|
'兴宁区': '南宁市',
|
||||||
|
'青秀区': '南宁市',
|
||||||
|
'江南区': '南宁市',
|
||||||
|
'西乡塘区': '南宁市',
|
||||||
|
'良庆区': '南宁市',
|
||||||
|
'邕宁区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣区': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安县': '南宁市',
|
||||||
|
'马山县': '南宁市',
|
||||||
|
'上林县': '南宁市',
|
||||||
|
'宾阳县': '南宁市',
|
||||||
|
'横县': '南宁市',
|
||||||
|
# 柳州市
|
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|
'城中区': '柳州市',
|
||||||
|
'鱼峰区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳南区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳北区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳城县': '柳州市',
|
||||||
|
'鹿寨县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安县': '柳州市',
|
||||||
|
'融水苗族自治县': '柳州市',
|
||||||
|
'三江侗族自治县': '柳州市',
|
||||||
|
# 桂林市
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||||||
|
'秀峰区': '桂林市',
|
||||||
|
'叠彩区': '桂林市',
|
||||||
|
'象山区': '桂林市',
|
||||||
|
'七星区': '桂林市',
|
||||||
|
'雁山区': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂区': '桂林市',
|
||||||
|
'阳朔县': '桂林市',
|
||||||
|
'灵川县': '桂林市',
|
||||||
|
'全州县': '桂林市',
|
||||||
|
'兴安县': '桂林市',
|
||||||
|
'永福县': '桂林市',
|
||||||
|
'灌阳县': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜各族自治县': '桂林市',
|
||||||
|
'资源县': '桂林市',
|
||||||
|
'平乐县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦市': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城瑶族自治县': '桂林市',
|
||||||
|
# 梧州市
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|
'万秀区': '梧州市',
|
||||||
|
'长洲区': '梧州市',
|
||||||
|
'龙圩区': '梧州市',
|
||||||
|
'苍梧县': '梧州市',
|
||||||
|
'藤县': '梧州市',
|
||||||
|
'蒙山县': '梧州市',
|
||||||
|
'岑溪市': '梧州市',
|
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|
# 北海市
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|
'海城区': '北海市',
|
||||||
|
'银海区': '北海市',
|
||||||
|
'铁山港区': '北海市',
|
||||||
|
'合浦县': '北海市',
|
||||||
|
# 防城港市
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|
'港口区': '防城港市',
|
||||||
|
'防城区': '防城港市',
|
||||||
|
'上思县': '防城港市',
|
||||||
|
'东兴市': '防城港市',
|
||||||
|
# 钦州市
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|
'钦南区': '钦州市',
|
||||||
|
'钦北区': '钦州市',
|
||||||
|
'灵山县': '钦州市',
|
||||||
|
'浦北县': '钦州市',
|
||||||
|
# 贵港市
|
||||||
|
'港北区': '贵港市',
|
||||||
|
'港南区': '贵港市',
|
||||||
|
'覃塘区': '贵港市',
|
||||||
|
'平南县': '贵港市',
|
||||||
|
'桂平市': '贵港市',
|
||||||
|
# 玉林市
|
||||||
|
'玉州区': '玉林市',
|
||||||
|
'福绵区': '玉林市',
|
||||||
|
'容县': '玉林市',
|
||||||
|
'陆川县': '玉林市',
|
||||||
|
'博白县': '玉林市',
|
||||||
|
'兴业县': '玉林市',
|
||||||
|
'北流市': '玉林市',
|
||||||
|
# 百色市
|
||||||
|
'右江区': '百色市',
|
||||||
|
'田阳县': '百色市',
|
||||||
|
'田东县': '百色市',
|
||||||
|
'平果县': '百色市',
|
||||||
|
'德保县': '百色市',
|
||||||
|
'那坡县': '百色市',
|
||||||
|
'凌云县': '百色市',
|
||||||
|
'乐业县': '百色市',
|
||||||
|
'田林县': '百色市',
|
||||||
|
'西林县': '百色市',
|
||||||
|
'隆林各族自治县': '百色市',
|
||||||
|
'靖西市': '百色市',
|
||||||
|
# 贺州市
|
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|
'八步区': '贺州市',
|
||||||
|
'平桂区': '贺州市',
|
||||||
|
'昭平县': '贺州市',
|
||||||
|
'钟山县': '贺州市',
|
||||||
|
'富川瑶族自治县': '贺州市',
|
||||||
|
# 河池市
|
||||||
|
'金城江区': '河池市',
|
||||||
|
'南丹县': '河池市',
|
||||||
|
'天峨县': '河池市',
|
||||||
|
'凤山县': '河池市',
|
||||||
|
'东兰县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城仫佬族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'环江毛南族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'巴马瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'都安瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'大化瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'宜州市': '河池市',
|
||||||
|
# 来宾市
|
||||||
|
'兴宾区': '来宾市',
|
||||||
|
'忻城县': '来宾市',
|
||||||
|
'象州县': '来宾市',
|
||||||
|
'武宣县': '来宾市',
|
||||||
|
'金秀瑶族自治县': '来宾市',
|
||||||
|
'合山市': '来宾市',
|
||||||
|
# 崇左市
|
||||||
|
'江州区': '崇左市',
|
||||||
|
'扶绥县': '崇左市',
|
||||||
|
'宁明县': '崇左市',
|
||||||
|
'龙州县': '崇左市',
|
||||||
|
'大新县': '崇左市',
|
||||||
|
'天等县': '崇左市',
|
||||||
|
'凭祥市': '崇左市',
|
||||||
|
# 特殊值
|
||||||
|
'高新技术产业开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'南宁经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'东盟经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'高新区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣县': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安': '南宁市',
|
||||||
|
'融水县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江县': '柳州市',
|
||||||
|
'柳邕': '柳州市',
|
||||||
|
'平果': '百色市',
|
||||||
|
'田阳': '百色市',
|
||||||
|
'灵川': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦县': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城县': '桂林市',
|
||||||
|
'巴马县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城': '河池市',
|
||||||
|
'合浦': '北海市',
|
||||||
|
# 特殊值2
|
||||||
|
'科园西十路24号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园东四路5号': '南宁市',
|
||||||
|
'秀安路13-11号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园大道31号财智时代12楼': '南宁市',
|
||||||
|
'新兴工业园创业路6号': '柳州市',
|
||||||
|
'洛维工业集中区': '柳州市',
|
||||||
|
'中马产业园区': '钦州市',
|
||||||
|
'长安工业集中区': '桂林市',
|
||||||
|
'西江四路扶典上冲29号': '梧州市',
|
||||||
|
'田东石化工业': '百色市',
|
||||||
|
}
|
||||||
|
# 对每个县级行政区划进行处理
|
||||||
|
for county, city in county_to_city.items():
|
||||||
|
yy_df = yy_df.withColumn('地址', when(yy_df['地址'].contains(county), city).otherwise(yy_df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 显示处理后的结果
|
||||||
|
# 假设你想按列名"column_name"进行分组，并对另一列"another_column"进行聚合操作（如求和）
|
||||||
|
yy_df = yy_df.groupBy("地址").agg(F.sum("注册资金").alias("注册资金"))
|
||||||
|
|
||||||
|
yy_df1 = yy_df.select("地址", "注册资金")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 按照某个字段从高到低对数据进行排序
|
||||||
|
yy_df1 = yy_df1.orderBy(F.desc("注册资金"))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 创建柱状图
|
||||||
|
# 提取企业注册地址数据并转换为列表
|
||||||
|
x_data = yy_df1.select('地址').toPandas()['地址'].tolist()
|
||||||
|
y_data = yy_df1.select('注册资金').toPandas()['注册资金'].tolist()
|
||||||
|
y_data = [format_amount(amount) for amount in y_data]
|
||||||
|
|
||||||
|
## 各市企业注册总资金可视化
|
||||||
|
bar = (
|
||||||
|
Bar()
|
||||||
|
.add_xaxis(x_data)
|
||||||
|
.add_yaxis("金额（亿元）", y_data)
|
||||||
|
# .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}亿元")) # 设置y轴数据单位为万元
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 设置全局配置项
|
||||||
|
bar.set_global_opts(
|
||||||
|
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0)), # 调整x轴标签间隔
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
return bar
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@ -0,0 +1,213 @@
|
|||||||
|
from pyspark.sql import functions as F
|
||||||
|
from pyecharts.charts import Bar
|
||||||
|
from pyspark.sql.functions import when
|
||||||
|
from pyecharts import options as opts
|
||||||
|
import pickle
|
||||||
|
from 大数据.读取Hbase函数 import HBaseDataLoading
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def format_amount(amount):
|
||||||
|
return round(amount / 100000, 2)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def create_bar():
|
||||||
|
column = ['info:地址', 'info:营业收入']
|
||||||
|
|
||||||
|
df = HBaseDataLoading(column)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 处理---各个市企业总注册资金
|
||||||
|
# 广西的14个市级名称
|
||||||
|
cities = ['南宁市', '柳州市', '桂林市', '梧州市', '北海市', '防城港市', '钦州市', '贵港市', '玉林市', '百色市',
|
||||||
|
'贺州市', '河池市', '来宾市', '崇左市']
|
||||||
|
# 对每个市进行处理
|
||||||
|
for city in cities:
|
||||||
|
df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(city[:-1]), city).otherwise(df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 广西的所有县级行政区划及其对应的市级行政区划
|
||||||
|
county_to_city = {
|
||||||
|
# 南宁市
|
||||||
|
'兴宁区': '南宁市',
|
||||||
|
'青秀区': '南宁市',
|
||||||
|
'江南区': '南宁市',
|
||||||
|
'西乡塘区': '南宁市',
|
||||||
|
'良庆区': '南宁市',
|
||||||
|
'邕宁区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣区': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安县': '南宁市',
|
||||||
|
'马山县': '南宁市',
|
||||||
|
'上林县': '南宁市',
|
||||||
|
'宾阳县': '南宁市',
|
||||||
|
'横县': '南宁市',
|
||||||
|
# 柳州市
|
||||||
|
'城中区': '柳州市',
|
||||||
|
'鱼峰区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳南区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳北区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳城县': '柳州市',
|
||||||
|
'鹿寨县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安县': '柳州市',
|
||||||
|
'融水苗族自治县': '柳州市',
|
||||||
|
'三江侗族自治县': '柳州市',
|
||||||
|
# 桂林市
|
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'秀峰区': '桂林市',
|
||||||
|
'叠彩区': '桂林市',
|
||||||
|
'象山区': '桂林市',
|
||||||
|
'七星区': '桂林市',
|
||||||
|
'雁山区': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂区': '桂林市',
|
||||||
|
'阳朔县': '桂林市',
|
||||||
|
'灵川县': '桂林市',
|
||||||
|
'全州县': '桂林市',
|
||||||
|
'兴安县': '桂林市',
|
||||||
|
'永福县': '桂林市',
|
||||||
|
'灌阳县': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜各族自治县': '桂林市',
|
||||||
|
'资源县': '桂林市',
|
||||||
|
'平乐县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦市': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城瑶族自治县': '桂林市',
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|
# 梧州市
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'万秀区': '梧州市',
|
||||||
|
'长洲区': '梧州市',
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|
'龙圩区': '梧州市',
|
||||||
|
'苍梧县': '梧州市',
|
||||||
|
'藤县': '梧州市',
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||||||
|
'蒙山县': '梧州市',
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||||||
|
'岑溪市': '梧州市',
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|
# 北海市
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'海城区': '北海市',
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||||||
|
'银海区': '北海市',
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|
'铁山港区': '北海市',
|
||||||
|
'合浦县': '北海市',
|
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|
# 防城港市
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|
'港口区': '防城港市',
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||||||
|
'防城区': '防城港市',
|
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|
'上思县': '防城港市',
|
||||||
|
'东兴市': '防城港市',
|
||||||
|
# 钦州市
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|
'钦南区': '钦州市',
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|
'钦北区': '钦州市',
|
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|
'灵山县': '钦州市',
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||||||
|
'浦北县': '钦州市',
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# 贵港市
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'港北区': '贵港市',
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||||||
|
'港南区': '贵港市',
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||||||
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'覃塘区': '贵港市',
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||||||
|
'平南县': '贵港市',
|
||||||
|
'桂平市': '贵港市',
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# 玉林市
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'玉州区': '玉林市',
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|
'福绵区': '玉林市',
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|
'容县': '玉林市',
|
||||||
|
'陆川县': '玉林市',
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||||||
|
'博白县': '玉林市',
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||||||
|
'兴业县': '玉林市',
|
||||||
|
'北流市': '玉林市',
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# 百色市
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'右江区': '百色市',
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|
'田阳县': '百色市',
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||||||
|
'田东县': '百色市',
|
||||||
|
'平果县': '百色市',
|
||||||
|
'德保县': '百色市',
|
||||||
|
'那坡县': '百色市',
|
||||||
|
'凌云县': '百色市',
|
||||||
|
'乐业县': '百色市',
|
||||||
|
'田林县': '百色市',
|
||||||
|
'西林县': '百色市',
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||||||
|
'隆林各族自治县': '百色市',
|
||||||
|
'靖西市': '百色市',
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|
# 贺州市
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'八步区': '贺州市',
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|
'平桂区': '贺州市',
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|
'昭平县': '贺州市',
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|
'钟山县': '贺州市',
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|
'富川瑶族自治县': '贺州市',
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# 河池市
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'金城江区': '河池市',
|
||||||
|
'南丹县': '河池市',
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||||||
|
'天峨县': '河池市',
|
||||||
|
'凤山县': '河池市',
|
||||||
|
'东兰县': '河池市',
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|
'罗城仫佬族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'环江毛南族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'巴马瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'都安瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'大化瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'宜州市': '河池市',
|
||||||
|
# 来宾市
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|
'兴宾区': '来宾市',
|
||||||
|
'忻城县': '来宾市',
|
||||||
|
'象州县': '来宾市',
|
||||||
|
'武宣县': '来宾市',
|
||||||
|
'金秀瑶族自治县': '来宾市',
|
||||||
|
'合山市': '来宾市',
|
||||||
|
# 崇左市
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|
'江州区': '崇左市',
|
||||||
|
'扶绥县': '崇左市',
|
||||||
|
'宁明县': '崇左市',
|
||||||
|
'龙州县': '崇左市',
|
||||||
|
'大新县': '崇左市',
|
||||||
|
'天等县': '崇左市',
|
||||||
|
'凭祥市': '崇左市',
|
||||||
|
# 特殊值
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|
'高新技术产业开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'南宁经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'东盟经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'高新区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣县': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安': '南宁市',
|
||||||
|
'融水县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江县': '柳州市',
|
||||||
|
'柳邕': '柳州市',
|
||||||
|
'平果': '百色市',
|
||||||
|
'田阳': '百色市',
|
||||||
|
'灵川': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦县': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城县': '桂林市',
|
||||||
|
'巴马县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城': '河池市',
|
||||||
|
'合浦': '北海市',
|
||||||
|
# 特殊值2
|
||||||
|
'科园西十路24号': '南宁市',
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||||||
|
'科园东四路5号': '南宁市',
|
||||||
|
'秀安路13-11号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园大道31号财智时代12楼': '南宁市',
|
||||||
|
'新兴工业园创业路6号': '柳州市',
|
||||||
|
'洛维工业集中区': '柳州市',
|
||||||
|
'中马产业园区': '钦州市',
|
||||||
|
'长安工业集中区': '桂林市',
|
||||||
|
'西江四路扶典上冲29号': '梧州市',
|
||||||
|
'田东石化工业': '百色市',
|
||||||
|
}
|
||||||
|
# 对每个县级行政区划进行处理
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|
for county, city in county_to_city.items():
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|
df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(county), city).otherwise(df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 显示处理后的结果
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||||||
|
# 假设你想按列名"column_name"进行分组，并对另一列"another_column"进行聚合操作（如求和）
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|
df = df.groupBy("地址").agg(F.sum("营业收入").alias("营业收入"))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 按照某个字段从高到低对数据进行排序
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|
df = df.orderBy(F.desc("营业收入"))
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|
||||||
|
pandas_df = df.toPandas()
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|
x_city_data = pandas_df['地址'].tolist()
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||||||
|
y_mony_data = pandas_df['营业收入'].tolist()
|
||||||
|
y_mony_data = [format_amount(amount) for amount in y_mony_data]
|
||||||
|
bar = (
|
||||||
|
Bar()
|
||||||
|
.add_xaxis(x_city_data)
|
||||||
|
.add_yaxis("金额（亿元）", y_mony_data)
|
||||||
|
# .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}万")) # 设置y轴数据单位为万元
|
||||||
|
.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0)))
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# bar.render("各市企业营业收入总资金.html")
|
||||||
|
# with open('./Output/各市企业营业收入总资金.pkl', 'wb') as f2:
|
||||||
|
# pickle.dump(bar, f2)
|
||||||
|
|
||||||
|
return bar
|
||||||
@ -0,0 +1,224 @@
|
|||||||
|
from pyecharts.charts import Bar
|
||||||
|
from pyecharts import options as opts
|
||||||
|
from pyspark.sql.functions import when
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|
import random
|
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|
from 大数据.读取Hbase函数 import HBaseDataLoading
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||||||
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|
def create_line():
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|
column = ['info:地址', 'info:注册时间']
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|
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|
df = HBaseDataLoading(column)
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||||||
|
|
||||||
|
# 广西的14个市级名称
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cities = ['南宁市', '柳州市', '桂林市', '梧州市', '北海市', '防城港市', '钦州市', '贵港市', '玉林市', '百色市',
|
||||||
|
'贺州市', '河池市', '来宾市', '崇左市']
|
||||||
|
# 对每个市进行处理
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|
for city in cities:
|
||||||
|
df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(city[:-1]), city).otherwise(df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 广西的所有县级行政区划及其对应的市级行政区划
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||||||
|
county_to_city = {
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|
# 南宁市
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|
'兴宁区': '南宁市',
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||||||
|
'青秀区': '南宁市',
|
||||||
|
'江南区': '南宁市',
|
||||||
|
'西乡塘区': '南宁市',
|
||||||
|
'良庆区': '南宁市',
|
||||||
|
'邕宁区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣区': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安县': '南宁市',
|
||||||
|
'马山县': '南宁市',
|
||||||
|
'上林县': '南宁市',
|
||||||
|
'宾阳县': '南宁市',
|
||||||
|
'横县': '南宁市',
|
||||||
|
# 柳州市
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|
'城中区': '柳州市',
|
||||||
|
'鱼峰区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳南区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳北区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江区': '柳州市',
|
||||||
|
'柳城县': '柳州市',
|
||||||
|
'鹿寨县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安县': '柳州市',
|
||||||
|
'融水苗族自治县': '柳州市',
|
||||||
|
'三江侗族自治县': '柳州市',
|
||||||
|
# 桂林市
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||||||
|
'秀峰区': '桂林市',
|
||||||
|
'叠彩区': '桂林市',
|
||||||
|
'象山区': '桂林市',
|
||||||
|
'七星区': '桂林市',
|
||||||
|
'雁山区': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂区': '桂林市',
|
||||||
|
'阳朔县': '桂林市',
|
||||||
|
'灵川县': '桂林市',
|
||||||
|
'全州县': '桂林市',
|
||||||
|
'兴安县': '桂林市',
|
||||||
|
'永福县': '桂林市',
|
||||||
|
'灌阳县': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜各族自治县': '桂林市',
|
||||||
|
'资源县': '桂林市',
|
||||||
|
'平乐县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦市': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城瑶族自治县': '桂林市',
|
||||||
|
# 梧州市
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||||||
|
'万秀区': '梧州市',
|
||||||
|
'长洲区': '梧州市',
|
||||||
|
'龙圩区': '梧州市',
|
||||||
|
'苍梧县': '梧州市',
|
||||||
|
'藤县': '梧州市',
|
||||||
|
'蒙山县': '梧州市',
|
||||||
|
'岑溪市': '梧州市',
|
||||||
|
# 北海市
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||||||
|
'海城区': '北海市',
|
||||||
|
'银海区': '北海市',
|
||||||
|
'铁山港区': '北海市',
|
||||||
|
'合浦县': '北海市',
|
||||||
|
# 防城港市
|
||||||
|
'港口区': '防城港市',
|
||||||
|
'防城区': '防城港市',
|
||||||
|
'上思县': '防城港市',
|
||||||
|
'东兴市': '防城港市',
|
||||||
|
# 钦州市
|
||||||
|
'钦南区': '钦州市',
|
||||||
|
'钦北区': '钦州市',
|
||||||
|
'灵山县': '钦州市',
|
||||||
|
'浦北县': '钦州市',
|
||||||
|
# 贵港市
|
||||||
|
'港北区': '贵港市',
|
||||||
|
'港南区': '贵港市',
|
||||||
|
'覃塘区': '贵港市',
|
||||||
|
'平南县': '贵港市',
|
||||||
|
'桂平市': '贵港市',
|
||||||
|
# 玉林市
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||||||
|
'玉州区': '玉林市',
|
||||||
|
'福绵区': '玉林市',
|
||||||
|
'容县': '玉林市',
|
||||||
|
'陆川县': '玉林市',
|
||||||
|
'博白县': '玉林市',
|
||||||
|
'兴业县': '玉林市',
|
||||||
|
'北流市': '玉林市',
|
||||||
|
# 百色市
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||||||
|
'右江区': '百色市',
|
||||||
|
'田阳县': '百色市',
|
||||||
|
'田东县': '百色市',
|
||||||
|
'平果县': '百色市',
|
||||||
|
'德保县': '百色市',
|
||||||
|
'那坡县': '百色市',
|
||||||
|
'凌云县': '百色市',
|
||||||
|
'乐业县': '百色市',
|
||||||
|
'田林县': '百色市',
|
||||||
|
'西林县': '百色市',
|
||||||
|
'隆林各族自治县': '百色市',
|
||||||
|
'靖西市': '百色市',
|
||||||
|
# 贺州市
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||||||
|
'八步区': '贺州市',
|
||||||
|
'平桂区': '贺州市',
|
||||||
|
'昭平县': '贺州市',
|
||||||
|
'钟山县': '贺州市',
|
||||||
|
'富川瑶族自治县': '贺州市',
|
||||||
|
# 河池市
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|
'金城江区': '河池市',
|
||||||
|
'南丹县': '河池市',
|
||||||
|
'天峨县': '河池市',
|
||||||
|
'凤山县': '河池市',
|
||||||
|
'东兰县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城仫佬族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'环江毛南族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'巴马瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'都安瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'大化瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'宜州市': '河池市',
|
||||||
|
# 来宾市
|
||||||
|
'兴宾区': '来宾市',
|
||||||
|
'忻城县': '来宾市',
|
||||||
|
'象州县': '来宾市',
|
||||||
|
'武宣县': '来宾市',
|
||||||
|
'金秀瑶族自治县': '来宾市',
|
||||||
|
'合山市': '来宾市',
|
||||||
|
# 崇左市
|
||||||
|
'江州区': '崇左市',
|
||||||
|
'扶绥县': '崇左市',
|
||||||
|
'宁明县': '崇左市',
|
||||||
|
'龙州县': '崇左市',
|
||||||
|
'大新县': '崇左市',
|
||||||
|
'天等县': '崇左市',
|
||||||
|
'凭祥市': '崇左市',
|
||||||
|
# 特殊值
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|
'高新技术产业开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'南宁经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'东盟经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'高新区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣县': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安': '南宁市',
|
||||||
|
'融水县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江县': '柳州市',
|
||||||
|
'柳邕': '柳州市',
|
||||||
|
'平果': '百色市',
|
||||||
|
'田阳': '百色市',
|
||||||
|
'灵川': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦县': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城县': '桂林市',
|
||||||
|
'巴马县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城': '河池市',
|
||||||
|
'合浦': '北海市',
|
||||||
|
# 特殊值2
|
||||||
|
'科园西十路24号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园东四路5号': '南宁市',
|
||||||
|
'秀安路13-11号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园大道31号财智时代12楼': '南宁市',
|
||||||
|
'新兴工业园创业路6号': '柳州市',
|
||||||
|
'洛维工业集中区': '柳州市',
|
||||||
|
'中马产业园区': '钦州市',
|
||||||
|
'长安工业集中区': '桂林市',
|
||||||
|
'西江四路扶典上冲29号': '梧州市',
|
||||||
|
'田东石化工业': '百色市',
|
||||||
|
}
|
||||||
|
# 对每个县级行政区划进行处理
|
||||||
|
for county, city in county_to_city.items():
|
||||||
|
df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(county), city).otherwise(df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
df = df.filter(df["注册时间"] >= 2008)
|
||||||
|
# 聚合处理数据
|
||||||
|
df = df.groupBy("地址").pivot("注册时间").count()
|
||||||
|
df = df.fillna(0)
|
||||||
|
df = df.withColumn("sum", sum(df[col] for col in df.columns[1:]))
|
||||||
|
df = df.orderBy(df["sum"])
|
||||||
|
|
||||||
|
# 转换为Pandas
|
||||||
|
citys = df.select('地址').toPandas()['地址'].tolist()
|
||||||
|
|
||||||
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df = df.drop("地址")
|
||||||
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df = df.drop("sum")
|
||||||
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years = df.columns
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||||||
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||||||
|
data = []
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|
for row in df.rdd.collect():
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|
t = row.asDict()
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||||||
|
curr = []
|
||||||
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for k, v in t.items():
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||||||
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curr.append(v)
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||||||
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data.append(curr)
|
||||||
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||||||
|
bar = stacked_bar(years, citys, data)
|
||||||
|
|
||||||
|
return bar
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def stacked_bar(years,cities,data) -> Bar:
|
||||||
|
bar = (
|
||||||
|
Bar()
|
||||||
|
.add_xaxis(cities)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 添加每年的数据
|
||||||
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for i, year in enumerate(years):
|
||||||
|
bar.add_yaxis(year, [data[j][i] for j in range(len(cities))], stack = "stack1")
|
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|
|
||||||
|
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
|
||||||
|
bar.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0)))
|
||||||
|
|
||||||
|
return bar
|
||||||
@ -0,0 +1,261 @@
|
|||||||
|
from pyspark.sql import functions as F
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from pyspark.sql.functions import when
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|
from pyecharts.charts import Bar
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|
from pyecharts.charts import Line
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from pyecharts import options as opts
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from 大数据.读取Hbase函数 import HBaseDataLoading
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def create_line_bar():
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||||||
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# 需要的列族:列限定符
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column = ['info:地址', 'info:本公司是否为上市（挂牌）企业主体', 'info:工业总产值（当年价格）', 'info:从业人员期末人数',
|
||||||
|
'info:其中：博士', 'info:其中：硕士', 'info:具有大学本科学历（位）人员', 'info:具有大学专科学历人员']
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||||||
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df = HBaseDataLoading(column)
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||||||
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|
# 过滤出"主要外资来源国别或地区代码"列不为空的行
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# df = df.filter(F.col("本公司是否为上市（挂牌）企业主体") != 0)
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# 上市公司数量
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# print(df.count())
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# 广西的14个市级名称
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cities = ['南宁市', '柳州市', '桂林市', '梧州市', '北海市', '防城港市', '钦州市', '贵港市', '玉林市', '百色市',
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'贺州市', '河池市', '来宾市', '崇左市']
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|
# 对每个市进行处理
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for city in cities:
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df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(city[:-1]), city).otherwise(df['地址']))
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# 广西的所有县级行政区划及其对应的市级行政区划
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county_to_city = {
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# 南宁市
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'兴宁区': '南宁市',
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'青秀区': '南宁市',
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'江南区': '南宁市',
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'西乡塘区': '南宁市',
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'良庆区': '南宁市',
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'邕宁区': '南宁市',
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'武鸣区': '南宁市',
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'隆安县': '南宁市',
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|
'马山县': '南宁市',
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|
'上林县': '南宁市',
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'宾阳县': '南宁市',
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'横县': '南宁市',
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# 柳州市
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'城中区': '柳州市',
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'鱼峰区': '柳州市',
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'柳南区': '柳州市',
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'柳北区': '柳州市',
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'柳江区': '柳州市',
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'柳城县': '柳州市',
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'鹿寨县': '柳州市',
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'融安县': '柳州市',
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'融水苗族自治县': '柳州市',
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'三江侗族自治县': '柳州市',
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# 桂林市
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'秀峰区': '桂林市',
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'叠彩区': '桂林市',
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'象山区': '桂林市',
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|
'七星区': '桂林市',
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|
'雁山区': '桂林市',
|
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|
'临桂区': '桂林市',
|
||||||
|
'阳朔县': '桂林市',
|
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|
'灵川县': '桂林市',
|
||||||
|
'全州县': '桂林市',
|
||||||
|
'兴安县': '桂林市',
|
||||||
|
'永福县': '桂林市',
|
||||||
|
'灌阳县': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜各族自治县': '桂林市',
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|
'资源县': '桂林市',
|
||||||
|
'平乐县': '桂林市',
|
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|
'荔浦市': '桂林市',
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|
'恭城瑶族自治县': '桂林市',
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# 梧州市
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'万秀区': '梧州市',
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'长洲区': '梧州市',
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'龙圩区': '梧州市',
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'苍梧县': '梧州市',
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'藤县': '梧州市',
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'蒙山县': '梧州市',
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'岑溪市': '梧州市',
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# 北海市
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'海城区': '北海市',
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'银海区': '北海市',
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'铁山港区': '北海市',
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'合浦县': '北海市',
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# 防城港市
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'港口区': '防城港市',
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'防城区': '防城港市',
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'上思县': '防城港市',
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'东兴市': '防城港市',
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# 钦州市
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'钦南区': '钦州市',
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'钦北区': '钦州市',
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'灵山县': '钦州市',
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|
'浦北县': '钦州市',
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# 贵港市
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'港北区': '贵港市',
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'港南区': '贵港市',
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'覃塘区': '贵港市',
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'平南县': '贵港市',
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'桂平市': '贵港市',
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# 玉林市
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'玉州区': '玉林市',
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'福绵区': '玉林市',
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'容县': '玉林市',
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'陆川县': '玉林市',
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'博白县': '玉林市',
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'兴业县': '玉林市',
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'北流市': '玉林市',
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# 百色市
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'右江区': '百色市',
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'田阳县': '百色市',
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'田东县': '百色市',
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|
'平果县': '百色市',
|
||||||
|
'德保县': '百色市',
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|
'那坡县': '百色市',
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|
'凌云县': '百色市',
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|
'乐业县': '百色市',
|
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|
'田林县': '百色市',
|
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|
'西林县': '百色市',
|
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|
'隆林各族自治县': '百色市',
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|
'靖西市': '百色市',
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# 贺州市
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'八步区': '贺州市',
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'平桂区': '贺州市',
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'昭平县': '贺州市',
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|
'钟山县': '贺州市',
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|
'富川瑶族自治县': '贺州市',
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# 河池市
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'金城江区': '河池市',
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|
'南丹县': '河池市',
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'天峨县': '河池市',
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|
'凤山县': '河池市',
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|
'东兰县': '河池市',
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|
'罗城仫佬族自治县': '河池市',
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|
'环江毛南族自治县': '河池市',
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||||||
|
'巴马瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'都安瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'大化瑶族自治县': '河池市',
|
||||||
|
'宜州市': '河池市',
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# 来宾市
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|
'兴宾区': '来宾市',
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|
'忻城县': '来宾市',
|
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|
'象州县': '来宾市',
|
||||||
|
'武宣县': '来宾市',
|
||||||
|
'金秀瑶族自治县': '来宾市',
|
||||||
|
'合山市': '来宾市',
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# 崇左市
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|
'江州区': '崇左市',
|
||||||
|
'扶绥县': '崇左市',
|
||||||
|
'宁明县': '崇左市',
|
||||||
|
'龙州县': '崇左市',
|
||||||
|
'大新县': '崇左市',
|
||||||
|
'天等县': '崇左市',
|
||||||
|
'凭祥市': '崇左市',
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# 特殊值
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|
'高新技术产业开发区': '南宁市',
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|
'南宁经济技术开发区': '南宁市',
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||||||
|
'东盟经济技术开发区': '南宁市',
|
||||||
|
'高新区': '南宁市',
|
||||||
|
'武鸣县': '南宁市',
|
||||||
|
'隆安': '南宁市',
|
||||||
|
'融水县': '柳州市',
|
||||||
|
'融安': '柳州市',
|
||||||
|
'柳江县': '柳州市',
|
||||||
|
'柳邕': '柳州市',
|
||||||
|
'平果': '百色市',
|
||||||
|
'田阳': '百色市',
|
||||||
|
'灵川': '桂林市',
|
||||||
|
'临桂': '桂林市',
|
||||||
|
'龙胜县': '桂林市',
|
||||||
|
'荔浦县': '桂林市',
|
||||||
|
'恭城县': '桂林市',
|
||||||
|
'巴马县': '河池市',
|
||||||
|
'罗城': '河池市',
|
||||||
|
'合浦': '北海市',
|
||||||
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# 特殊值2
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'科园西十路24号': '南宁市',
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||||||
|
'科园东四路5号': '南宁市',
|
||||||
|
'秀安路13-11号': '南宁市',
|
||||||
|
'科园大道31号财智时代12楼': '南宁市',
|
||||||
|
'新兴工业园创业路6号': '柳州市',
|
||||||
|
'洛维工业集中区': '柳州市',
|
||||||
|
'中马产业园区': '钦州市',
|
||||||
|
'长安工业集中区': '桂林市',
|
||||||
|
'西江四路扶典上冲29号': '梧州市',
|
||||||
|
'田东石化工业': '百色市',
|
||||||
|
}
|
||||||
|
# 对每个县级行政区划进行处理
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||||||
|
for county, city in county_to_city.items():
|
||||||
|
df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].contains(county), city).otherwise(df['地址']))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 转成整型
|
||||||
|
df = df.withColumn("工业总产值（当年价格）", df["工业总产值（当年价格）"].cast('integer'))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 按市分组，计算每个市的工业总产值和人员分布
|
||||||
|
df_grouped = df.groupBy('地址').agg(
|
||||||
|
{"工业总产值（当年价格）": "sum",
|
||||||
|
"从业人员期末人数": "sum",
|
||||||
|
"其中：博士": "sum",
|
||||||
|
"其中：硕士": "sum",
|
||||||
|
"具有大学本科学历（位）人员": "sum",
|
||||||
|
"具有大学专科学历人员": "sum"}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 改名
|
||||||
|
df_grouped = df_grouped.withColumnRenamed('sum(工业总产值（当年价格）)', '工业总产值')
|
||||||
|
df_grouped = df_grouped.withColumnRenamed('sum(从业人员期末人数)', '从业人员期末人数')
|
||||||
|
df_grouped = df_grouped.withColumnRenamed('sum(其中：博士)', '博士总数')
|
||||||
|
df_grouped = df_grouped.withColumnRenamed('sum(其中：硕士)', '硕士总数')
|
||||||
|
df_grouped = df_grouped.withColumnRenamed('sum(具有大学本科学历（位）人员)', '本科生总数')
|
||||||
|
df_grouped = df_grouped.withColumnRenamed('sum(具有大学专科学历人员)', '专科生总数')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 排序
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||||||
|
df_grouped_sorted1 = df_grouped.orderBy('工业总产值')
|
||||||
|
df_grouped_sorted2 = df_grouped.orderBy('从业人员期末人数')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 输出
|
||||||
|
df_grouped.show()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 可视化
|
||||||
|
# 提取x轴和y轴的数据
|
||||||
|
x_data = [row['地址'] for row in df_grouped_sorted1.collect()]
|
||||||
|
y_data = [round(row['工业总产值'] / 100000, 2) for row in df_grouped_sorted1.collect()]
|
||||||
|
x_data1 = [row['地址'] for row in df_grouped_sorted2.collect()]
|
||||||
|
y_data1 = [row['博士总数'] for row in df_grouped_sorted2.collect()]
|
||||||
|
y_data2 = [row['硕士总数'] for row in df_grouped_sorted2.collect()]
|
||||||
|
y_data3 = [row['本科生总数'] for row in df_grouped_sorted2.collect()]
|
||||||
|
y_data4 = [row['专科生总数'] for row in df_grouped_sorted2.collect()]
|
||||||
|
|
||||||
|
# 创建折线图
|
||||||
|
line = (
|
||||||
|
Line()
|
||||||
|
.add_xaxis(x_data)
|
||||||
|
.add_yaxis("工业总产值（亿元）", y_data)
|
||||||
|
.set_global_opts(
|
||||||
|
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0)) # 调整x轴标签间隔)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 创建柱状图
|
||||||
|
bar = (
|
||||||
|
Bar()
|
||||||
|
.add_xaxis(x_data1)
|
||||||
|
.add_yaxis("专科", y_data4, stack="stack1")
|
||||||
|
.add_yaxis("本科", y_data3, stack="stack1")
|
||||||
|
.add_yaxis("硕士", y_data2, stack="stack1")
|
||||||
|
.add_yaxis("博士", y_data1, stack="stack1")
|
||||||
|
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
|
||||||
|
.set_global_opts(
|
||||||
|
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0)) # 调整x轴标签间隔
|
||||||
|
# xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30)) # 调整x轴标签角度
|
||||||
|
)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 返回对象
|
||||||
|
return line, bar
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
create_line_bar()
|
||||||
Binary file not shown.
@ -0,0 +1,56 @@
|
|||||||
|
import happybase
|
||||||
|
from pyspark.sql import SparkSession
|
||||||
|
|
||||||
|
# 连接到HBase
|
||||||
|
connection = happybase.Connection('192.168.142.144')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 输出所有表名
|
||||||
|
print(connection.tables())
|
||||||
|
|
||||||
|
# 检查表是否存在
|
||||||
|
if b'mytest_table' in connection.tables():
|
||||||
|
# 如果表存在，删除表
|
||||||
|
connection.disable_table('mytest_table')
|
||||||
|
connection.delete_table('mytest_table')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 创建表
|
||||||
|
connection.create_table(
|
||||||
|
'mytest_table',
|
||||||
|
{'info': dict(max_versions=10)}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 获取表
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||||||
|
table = connection.table('mytest_table')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 创建Spark会话
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||||||
|
spark = SparkSession.builder.appName("ExcelDataCleaning").master('local').getOrCreate()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 读取CSV文件为Spark DataFrame
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||||||
|
df = spark.read.csv("./Output/数据清洗结果.csv", header=True, inferSchema=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame
|
||||||
|
pd = df.toPandas()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 将Pandas DataFrame的数据插入到HBase
|
||||||
|
for index, row in pd.iterrows():
|
||||||
|
data = {
|
||||||
|
f'info:{column}'.encode(): str(row[column]).encode() for column in row.index
|
||||||
|
}
|
||||||
|
table.put(str(row['序号']).encode(), data)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 查询数据
|
||||||
|
# for key, data in table.scan():
|
||||||
|
# key = key.decode()
|
||||||
|
# data = {k.decode(): v.decode() for k, v in data.items()}
|
||||||
|
# print(key, data)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 查询前20行数据
|
||||||
|
for i, (key, data) in enumerate(table.scan()):
|
||||||
|
if i >= 20:
|
||||||
|
break
|
||||||
|
key = key.decode()
|
||||||
|
data = {k.decode(): v.decode() for k, v in data.items()}
|
||||||
|
print(key, data)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 关闭连接
|
||||||
|
connection.close()
|
||||||
@ -0,0 +1,34 @@
|
|||||||
|
import happybase
|
||||||
|
from pyspark.sql import SparkSession, Row
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
|
||||||
|
def HBaseDataLoading(column):
|
||||||
|
# 指定python环境
|
||||||
|
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:\Program Files\Python37\python.exe'
|
||||||
|
|
||||||
|
# 创建Spark会话
|
||||||
|
spark = SparkSession.builder.appName("HBaseDataLoading").master('local').getOrCreate()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 连接到HBase
|
||||||
|
connection = happybase.Connection('192.168.142.144')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 获取表
|
||||||
|
table = connection.table('mytest_table')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 定义列名
|
||||||
|
columns = column
|
||||||
|
|
||||||
|
# 查询数据
|
||||||
|
data = []
|
||||||
|
for key, row in table.scan(columns=[col.encode('utf-8') for col in columns]):
|
||||||
|
row_data = {col.replace('info:', ''): row[col.encode('utf-8')].decode() for col in columns}
|
||||||
|
row_data['序号'] = key.decode()
|
||||||
|
data.append(row_data)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 关闭连接
|
||||||
|
connection.close()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 将数据转换为Spark DataFrame
|
||||||
|
spark_df = spark.createDataFrame([Row(**{k: str(v) for k, v in i.items()}) for i in data])
|
||||||
|
|
||||||
|
return spark_df
|
||||||
Loading…
Reference in new issue