对于运营部门的Yoyo来说，她想要知道夜曲优选的订单都来自哪些省份，每个省份的总订单数以及总订单金额分别是多少。
这时小鹿就会通过SQL对连接的数据库进行查询，再将结果传递给Python处理，并帮助Yoyo生成可视化图表。
我们先来快速的体验一下这个过程。
Step1.1:订单表orders
订单表orders是夜曲优选数据库中用于记录订单数据的表。
小鹿通过SQL语句，可以快速获取订单表的每一行信息。
SELECT *
FROM orders;
Step1.2:地址表address
地址表address是夜曲优选数据库中用于记录收件地址数据的表。
小鹿通过SQL语句，可以快速获取地址表的每一行信息。
SELECT *
FROM address; 
Step2:两表连接
为了统计每笔订单发往的省份信息，小鹿使用SQL语句将订单表与地址表关联起来。
按照省份对数据进行分组，并计算每个省份的订单量与订单总价。
SELECT a.province, COUNT(*), SUM(total_price)
FROM orders o
JOIN address a
ON o.addr_id=a.id
GROUP BY a.province;
Step3:Sql连接Pyhton
最后小鹿将刚才的查询语句整合到Python程序中。
利用Python连接数据库，并通过刚才的SQL语句获取每个省份下订单的数据，绘制成可以交互的图表信息。
import pymysql
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.charts import Page
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
mysql_conn = pymysql.connect(
host='localhost',
port=3306,
user='yequ',
password='yequ123',
database='nocturneshop',
charset='utf8')
cur = mysql_conn.cursor()
def get_elems():
sql = """
SELECT a.province,COUNT(*),SUM(total_price)
FROM orders o
JOIN address a
ON o.addr_id=a.id
GROUP BY a.province;
"""
cur.execute(sql)
elems = cur.fetchall()
return elems
def create_map():
data=get_elems()
map_data=[]
line_map=[]
y_data=[]
for i in range (0,len(data)):
if data[i][0][:3] not in ["黑龙江","内蒙古"]:
map_data.append([data[i][0][:2],data[i][1]])
line_map.append(("四川",data[i][0][:2]))
else:
map_data.append([data[i][0][:3],data[i][1]])
line_map.append(("四川",data[i][0][:3]))
map = (
Geo(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
.add_schema(
maptype="china",
is_roam=False,
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#364A66",border_color="#58667a")
)
.add(
"各省订单数量",
map_data,
type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
)
.add(
"订单分布",
line_map,
type_=ChartType.LINES,
effect_opts=opts.EffectOpts(
symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="red"
),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
title_opts=opts.TitleOpts(title="订单分布情况"),
)
)
return map
def create_bar():
data=get_elems()
x_data=[]
y_data=[]
for i in range (0,len(data)):
if data[i][0][:3] not in ["黑龙江","内蒙古"]:
x_data.append(data[i][0][:2])
y_data.append(data[i][2])
else:
x_data.append(data[i][0][:3])
y_data.append(data[i][2])
bar= (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
.add_xaxis(x_data)
.add_yaxis("总订单金额", y_data)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(position="right",font_size=12),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各省总订单金额"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(),
datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(orient= "vertical",range_start=50,is_zoom_lock=True),
)
.reversal_axis()
)
return bar
def page_layout():
page = Page()
page.add(
create_map(),
create_bar()
)
page.render("/Users/geo.html")
if __name__ == "__main__":
page_layout()
