from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyspark.sql.functions import col, when, avg
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:其中：技术转让收入']

    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
        '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']))

    # 将技术转让收入的列数据转换为float
    df = df.withColumn("其中：技术转让收入", col("其中：技术转让收入").cast("float"))
    # 按市分组并计算平均技术转让收入
    df_avg = df.groupBy("地址").agg(avg("其中：技术转让收入").alias("平均技术转让收入"))

    # 将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame
    pandas_df = df_avg.toPandas()

    # 将平均技术转让收入取整
    pandas_df['平均技术转让收入'] = pandas_df['平均技术转让收入'].round()
    # 按平均技术转让收入排序
    pandas_df = pandas_df.sort_values(by='平均技术转让收入', ascending=False)

    # 创建Bar图表对象并配置图表属性
    bar = (
        # 创建一个bar图表对象
        Bar()
        .add_xaxis(pandas_df['地址'].tolist())  # 添加x轴数据，即技术转让收入分组
        .add_yaxis('平均技术转让收入（万元）', [round(amount / 10, 2) for amount in pandas_df['平均技术转让收入'].tolist()])  # 添加y轴数据，即各技术转让收入分组的数量
    )

    # 调整x轴标签间隔
    bar.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0)))

    return bar