data/lyh_code03.py

import happybase
from pyspark.sql import SparkSession, Row
import os
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.functions import when, regexp_extract
from pyecharts.charts import Bar
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
# -投资潜力： 通过比较不同地域的企业数量和其资产总计、净利润，你可以评估各地的投资潜力。一些地区可能因为较高的盈利能力或者潜在市场需求而更具吸引力。
def lyh_code03():
    # 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:净利润', 'info:年末资产总计']

    # 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(),
            '净利润': row['info:净利润'.encode('utf-8')].decode(),
            '年末资产总计': row['info:年末资产总计'.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']))

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

    # 需要的列名
    df = df.select('地址', '净利润', '年末资产总计')  # 修改这里的列名为实际的列名

    # 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']))

    # 地域投资潜力分析（按照给定的权重）
    df_investment_potential = df.groupBy('地址').agg(
        F.count('净利润').alias('企业数量'),
        F.round(F.sum('净利润')).alias('净利润'),
        F.round(F.sum('年末资产总计')).alias('年末资产总计'),
        F.round(F.avg('年末资产总计')).alias('平均年末资产总计')
    )

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

    # 定义权重
    weight_count = 0.4
    weight_income = 0.4
    weight_profit = 0.2

    # 归一化数据
    max_count = df_investment_potential.agg(F.max('企业数量')).collect()[0][0]
    max_income = df_investment_potential.agg(F.max('年末资产总计')).collect()[0][0]
    max_profit = df_investment_potential.agg(F.max('净利润')).collect()[0][0]

    # 计算地域经济活力指数
    df_geo_analysis = df_investment_potential.withColumn(
        '投资潜力',
        F.round(
            weight_count * (F.col('企业数量') / max_count) +
            weight_income * (F.col('年末资产总计') / max_income) +
            weight_profit * (F.col('净利润') / max_profit),
            2)
    )
    # 按地域经济活力指数降序排列
    df_geo_analysis = df_geo_analysis.orderBy('投资潜力', ascending=False)
    pandas_geo_df = df_geo_analysis.toPandas()

    # 排序 DataFrame，按照投资潜力降序排列
    sorted_pandas_invest_df = pandas_geo_df.sort_values(by='投资潜力', ascending=False)

    # 使用过滤后的数据创建 Pyecharts 条形图
    lyh_code03_bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(sorted_pandas_invest_df['地址'].tolist())
        .add_yaxis('投资潜力', sorted_pandas_invest_df['投资潜力'].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="地域投资潜力"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30, font_size=10)),
        )
    )

    return lyh_code03_bar