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import happybase
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from pyecharts.charts import Bar
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from pyspark.sql import SparkSession, Row
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import os
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from pyspark.sql.functions import when, count
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from pyecharts import options as opts
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# 指定python环境
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os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:\python\python3.11.4\python.exe'
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os.environ['JAVA_HOME'] = "D:\jdk\jdk-17.0.8" # 记得把地址改成自己的
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def cky_code01():
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# 创建Spark会话
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spark = SparkSession.builder.appName("HBaseDataLoading").master('local').getOrCreate()
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# 连接到HBase
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connection = happybase.Connection('192.168.23.128')
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# 获取表
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table = connection.table('bigdata')
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# 定义列名
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columns = ['info:企业注册地址', 'info:企业注册地是否在国家高新区内', 'info:企业主要生产经营活动是否在国家高新区内']
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# 查询数据
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data = []
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for key, row in table.scan(columns=[col.encode('utf-8') for col in columns]):
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row_data = {
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'序号': key.decode(),
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'企业注册地址': row['info:企业注册地址'.encode('utf-8')].decode(),
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'企业注册地是否在国家高新区内': row['info:企业注册地是否在国家高新区内'.encode('utf-8')].decode(),
|
|
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'企业主要生产经营活动是否在国家高新区内': row['info:企业主要生产经营活动是否在国家高新区内'.encode('utf-8')].decode()
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}
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data.append(row_data)
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# 关闭连接
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connection.close()
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# 将数据转换为Spark DataFrame
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df = spark.createDataFrame([Row(**{k: str(v) for k, v in i.items()}) for i in data])
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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('企业注册地址',
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when(df['企业注册地址'].contains(city[:-1]), city).otherwise(df['企业注册地址']))
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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',
|
|
|
'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',
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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',
|
|
|
'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',
|
|
|
'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',
|
|
|
'荔浦县': '桂林市',
|
|
|
'恭城县': '桂林市',
|
|
|
'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',
|
|
|
'柳太路': '柳州市',
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'黎塘工业集中区东部产业园': '南宁市',
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'广西壮族自治区工商行政管理局': '南宁市',
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'三江县职业中学': '柳州市',
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'心圩街道办事处高新工业园社区居委会': '南宁市',
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'司能石油化工有限公司': '柳州市',
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# 数字代号
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'530003': '南宁市'
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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('企业注册地址',
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when(df['企业注册地址'].contains(county), city).otherwise(df['企业注册地址']))
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df = df.filter((df["企业注册地是否在国家高新区内"] == 1) & (df["企业主要生产经营活动是否在国家高新区内"] == 1))
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filtered_df = df.groupBy("企业注册地址").agg(count("*").alias("数量"))
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pandas_df = filtered_df.toPandas()
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# 创建柱状图
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cky_code01_bar = (
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|
Bar()
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|
.add_xaxis(list(pandas_df['企业注册地址'])) # 替换 'X轴标签' 为您的实际列名
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|
.add_yaxis('企业数量（个）', list(pandas_df['数量'])) # 替换 'Y轴标签' 为您的实际列名
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|
|
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='企业在国家高新区活动图'))
|
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|
)
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|
# 渲染图表到HTML文件（可选）
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|
return cky_code01_bar
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