1. 连接mysql,使用 read_sql
import pymysql import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np connect = pymysql.connect( host = '127.0.0.1', db = 'wxarticle', user = 'root', passwd = '', charset = 'utf8', use_unicode = True ) cursor = connect.cursor() select_sql = "select date,code,articleClicksCount,articleCount,ad_count from wxcode" df = pd.read_sql(select_sql, con=connect)
2. groupby sum
dfDate = df.groupby('date').sum()
3. 画折线图
x = dfDate.index y = dfDate['articleClicksCount'].values plt.figure(figsize=(8,4)) #创建绘图对象 plt.plot(x,y,"b",linewidth=1) #在当前绘图对象绘图(X轴,Y轴,蓝色,线宽度) plt.xlabel("Date)") #X轴标签 plt.ylabel("Article Total Read Count") #Y轴标签 plt.title("Total Read Count") #图标题 plt.show() #显示图
4. np sum 统计总和
qX = ['Q1', 'Q2'] qY = [np.sum(dfDate['articleClicksCount'].values[0:3]), np.sum(dfDate['articleClicksCount'].values[3:])] plt.figure(figsize=(8,4)) #创建绘图对象 plt.plot(qX,qY,"b",linewidth=1) #在当前绘图对象绘图(X轴,Y轴,蓝色,线宽度) plt.xlabel("Date)") #X轴标签 plt.ylabel("Article Total Read Count") #Y轴标签 plt.title("Total Read Count Q1, Q2") #图标题 plt.show() #显示图
5. 过滤行
dfAdDate = df.loc[df['ad_count'] == 1]4758
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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