data/cky_code02.py

import happybase
from pyecharts.charts import Bar, Pie, Page
from pyecharts.commons.utils import JsCode
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import SparkSession, Row
import os

from pyspark.sql.functions import when, count
from pyecharts import options as opts

# 指定python环境
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:\python\python3.11.4\python.exe'
os.environ['JAVA_HOME'] = "D:\jdk\jdk-17.0.8"   # 记得把地址改成自己的

def cky_code02():
    # 创建Spark会话
    spark = SparkSession.builder.appName("HBaseDataLoading").master('local').getOrCreate()

    # 连接到HBase
    connection = happybase.Connection('192.168.23.128')

    # 获取表
    table = connection.table('bigdata')

    # 定义列名
    columns = ['info:企业注册地址', 'info:主要外资来源国别或地区代码', 'info:营业收入', 'info:净利润']

    # 查询数据
    data = []
    for key, row in table.scan(columns=[col.encode('utf-8') for col in columns]):
        row_data = {
            '序号': key.decode(),
            '企业注册地址': row['info:企业注册地址'.encode('utf-8')].decode(),
            '主要外资来源国别或地区代码': row['info:主要外资来源国别或地区代码'.encode('utf-8')].decode(),
            '营业收入': row['info:营业收入'.encode('utf-8')].decode(),
            '净利润': row['info:净利润'.encode('utf-8')].decode()
        }
        data.append(row_data)

    # 关闭连接
    connection.close()

    # 将数据转换为Spark DataFrame
    df = spark.createDataFrame([Row(**{k: str(v) for k, v in i.items()}) for i in data])


    # 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('企业注册地址',
                           when(df['企业注册地址'].contains(city[:-1]), city).otherwise(df['企业注册地址']))

    # 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',
        '柳太路': '柳州市',
        '黎塘工业集中区东部产业园': '南宁市',
        '广西壮族自治区工商行政管理局': '南宁市',
        '三江县职业中学': '柳州市',
        '心圩街道办事处高新工业园社区居委会': '南宁市',
        '司能石油化工有限公司': '柳州市',
        # 数字代号
        '530003': '南宁市'

    }
    # 对每个县级行政区划进行处理
    for county, city in county_to_city.items():
        df = df.withColumn('企业注册地址',
                           when(df['企业注册地址'].contains(county), city).otherwise(df['企业注册地址']))

    filtered_df = df.filter(df["主要外资来源国别或地区代码"] > 0)

    grouped_df = filtered_df.groupBy("企业注册地址")
    result_df = grouped_df.agg(
        F.sum("营业收入").alias("总营业收入"),
        F.sum("净利润").alias("总净利润"),
        F.count("*").alias("外企数量")
    )

    pandas_df = result_df.toPandas()

    # 假设您的 Pandas DataFrame 中包含 X 轴和 Y 轴的数据
    x_axis_data = list(pandas_df['企业注册地址'])  # 替换 'X轴标签' 为实际列名
    y_axis_data2 = list(pandas_df['总营业收入'])
    y_axis_data3 = list(pandas_df['总净利润'])

    # 创建柱状图
    cky_code02_bar1 = (
        Bar()
        .add_xaxis(x_axis_data)
        .add_yaxis(
            '总营业收入（千元）', y_axis_data2,
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),  # 隐藏柱状图上的数字
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="{b}: {c}"))  # 鼠标移动到柱形上显示数值)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='广西外企收入图'))
    )
    cky_code02_bar2 = (
        Bar()
        .add_xaxis(x_axis_data)
        .add_yaxis(
            '总净利润（千元）', y_axis_data3,
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),  # 隐藏柱状图上的数字
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="{b}: {c}"))  # 鼠标移动到柱形上显示数值)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='广西外企收入图'))
    )
    data = list(zip(pandas_df['企业注册地址'], pandas_df['外企数量']))
    cky_code02_pie = (
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
        .add(
            "",
            data,
            radius=["15%", "40%"],  # 设置扇形图的内外半径
            center=["50%", "850px"],
            label_opts=opts.LabelOpts(
                position="outside",  # 标签显示在扇形区域的外部
                formatter=JsCode("function(params){return params.name + ': ' + params.value;}"),  # 标签格式化
            ),
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="外企数量分布"),
            legend_opts=opts.LegendOpts(
                orient="vertical",  # 图例垂直排列
                pos_left="80%",  # 图例位置
            ),
        )
    )
    return cky_code02_bar1, cky_code02_bar2, cky_code02_pie