data/lyh_code01.py

import happybase
from pyspark.sql import functions as F
from pyecharts.charts import Bar
from pyspark.sql import SparkSession, Row
import os
from pyecharts import options as opts
from pyspark.sql.functions import when, regexp_extract

# 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
# - 创新能力：通过分析高新技术企业的数量，以及这些企业的研发投入和技术收入，我们可以了解当地的创新能力。
def lyh_code01():
    # 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:地址', 'info:其中：研发、试验检验费', 'info:其中：技术（研究）开发费',
               'info:其中：技术转让收入','info:技术承包收入','info:技术咨询与服务收入','info:其中：技术收入']

    # 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(),
            '地址': row['info:地址'.encode('utf-8')].decode(),
            '其中：研发、试验检验费': row['info:其中：研发、试验检验费'.encode('utf-8')].decode(),
            '其中：技术（研究）开发费': row['info:其中：技术（研究）开发费'.encode('utf-8')].decode(),
            '其中：技术转让收入': row['info:其中：技术转让收入'.encode('utf-8')].decode(),
            '技术承包收入': row['info:技术承包收入'.encode('utf-8')].decode(),
            '技术咨询与服务收入': row['info:技术咨询与服务收入'.encode('utf-8')].decode(),
            '其中：技术收入': row['info:其中：技术收入'.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])
    df = df.filter(~df['地址'].isin(['NULL', 'qingxiubgs2014@sina.com', '防城市', 'saddress']))
    # 创建一个新列 '研发投入额'，包含 '其中：研发、试验检验费' 和 '其中：技术（研究）开发费' 的总和
    df = df.withColumn('研发投入额', F.col('其中：研发、试验检验费') + F.col('其中：技术（研究）开发费'))
    df = df.withColumn('技术收入总额',
                       F.col('其中：技术收入') + F.col('其中：技术转让收入') + F.col('技术承包收入') + F.col(
                           '技术咨询与服务收入'))

    # 去除重复项
    df = df.dropDuplicates()

    # 需要的列名
    df = df.select('地址', '研发投入额', '技术收入总额')

    # 创建一个正则表达式，匹配"市"及其之前的所有字符
    pattern = "(.*市)"
    # 使用regexp_extract函数提取地址中的城市名，如果没有匹配到，则保持原始地址不变
    df = df.withColumn('地址',
                       when(df['地址'].rlike(pattern), regexp_extract(df['地址'], pattern, 1)).otherwise(df['地址']))
    # 检查"地址"列是否以"广西"开头，如果是，则去掉前两个字符，否则保持原始地址不变
    df = df.withColumn('地址', when(df['地址'].startswith('广西'), df['地址'].substr(3, 50)).otherwise(df['地址']))

    # 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',
        '防城市': '防城港市'
    }
    # 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']))
    # 地域经济活力分析
    df_geo_analysis = df.groupBy('地址').agg(
        F.count('研发投入额').alias('企业数量'),
        F.round(F.sum('研发投入额')).alias('总研发投入额'),
        F.round(F.sum('技术收入总额')).alias('总技术收入额')  # 这里确保使用正确的列名 '技术收入总额'
    )

    # 按企业数量降序排列
    df_geo_analysis = df_geo_analysis.orderBy('企业数量', ascending=False)

    # 将结果转换为Pandas DataFrame
    pandas_geo_df = df_geo_analysis.toPandas()

    # 假设你想使用相等的权重，即 alpha = beta = 1
    alpha = 1
    beta = 1

    # 计算各指标的最大值
    max_count = df_geo_analysis.agg(F.max('企业数量')).collect()[0][0]
    max_rd_investment = df_geo_analysis.agg(F.max('总研发投入额')).collect()[0][0]
    max_tech_income = df_geo_analysis.agg(F.max('总技术收入额')).collect()[0][0]

    # 添加新列 '创新能力'，并保留五位小数
    df_geo_analysis = df_geo_analysis.withColumn(
        '创新能力',
        F.round((F.col('企业数量') + alpha * F.col('总研发投入额') + beta * F.col('总技术收入额')) /
                (max_count + alpha * max_rd_investment + beta * max_tech_income), 5)
    )

    # 将结果转换为Pandas DataFrame，包括 '创新能力' 列
    pandas_geo_df = df_geo_analysis.toPandas()

    # 排序 DataFrame，按照创新能力降序排列
    sorted_pandas_geo_df = pandas_geo_df.sort_values(by='创新能力', ascending=False)

    # 使用过滤后的数据创建 Pyecharts 条形图
    lyh_code01_bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(sorted_pandas_geo_df['地址'].tolist())
        .add_yaxis('创新能力', sorted_pandas_geo_df['创新能力'].tolist(), label_opts=opts.LabelOpts(position='inside'))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='top', formatter='{c}'))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="地域创新能力分析"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30, font_size=10)),
        )
    )

    return lyh_code01_bar