【python資料探勘課程】十一.Pandas、Matplotlib結合SQL語句視覺化分析
因為這是我做資料分析第一次引入SQL語句,然後愛不釋手;結合SQL語句返回結果進行資料分析的效果真的很好,很多大神看到可能會笑話晚輩,但是如果你是資料分析的新人,那我強烈推薦,尤其是結合網路爬蟲進行資料分析的。希望這篇文章對你有所幫助,如果文章中存在錯誤或不足之處,還請高擡貴手~
1.MySQL資料庫知識
其中建立的資料庫表csdn內容如下所示:
執行結果如下圖所示:CREATE TABLE `csdn` ( `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `URL` varchar(100) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL, `Author` varchar(50) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '作者', `Artitle` varchar(100) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '標題', `Description` varchar(400) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '摘要', `Manage` varchar(100) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '資訊', `FBTime` datetime DEFAULT NULL COMMENT '釋出日期', `YDNum` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '閱讀數', `PLNum` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '評論數', `DZNum` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '點贊數', PRIMARY KEY (`ID`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9371 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;
如果再安裝過程中,報錯:Fatal error in launcher: Unable to create process using “”C:\Program Files (x86)\Python33\python.exe“ ”C:\Program Files (x86)\Python33\pip.exe“使用下面的命令安裝。
2.繪製24小時部落格對比
SQL語句如下:
select HOUR(FBTime) as hh, count(*) as cnt from csdn group by hh;
分析博主24小時寫部落格的個時間段的部落格數量:
程式碼如下所示:執行結果如下圖所示,突然發現我10點鐘沒有寫過部落格,哈哈!所以引數np.arange(23)設定成23,從圖中看出午夜寫部落格很平凡。# coding=utf-8 ''' ' 這篇程式碼主要講述獲取MySQL中資料,再進行簡單的統計 ' 統計採用SQL語句進行 By:Eastmount CSDN ''' import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd import numpy as np import pylab import MySQLdb from pylab import * # 根據SQL語句輸出24小時的柱狀圖 try: conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root', passwd='123456',port=3306, db='test01') cur = conn.cursor() #資料庫遊標 #防止報錯:UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't encode character conn.set_character_set('utf8') cur.execute('SET NAMES utf8;') cur.execute('SET CHARACTER SET utf8;') cur.execute('SET character_set_connection=utf8;') sql = "select HOUR(FBTime) as hh, count(*) as cnt from csdn group by hh;" cur.execute(sql) result = cur.fetchall() #獲取結果複合紙給result hour1 = [n[0] for n in result] print hour1 num1 = [n[1] for n in result] print num1 N = 23 ind = np.arange(N) #賦值0-23 width=0.35 plt.bar(ind, num1, width, color='r', label='sum num') #設定底部名稱 plt.xticks(ind+width/2, hour1, rotation=40) #旋轉40度 for i in range(23): #中心底部翻轉90度 plt.text(i, num1[i], str(num1[i]), ha='center', va='bottom', rotation=45) plt.title('Number-24Hour') plt.xlabel('hours') plt.ylabel('The number of blog') plt.legend() plt.savefig('08csdn.png',dpi=400) plt.show() #異常處理 except MySQLdb.Error,e: print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1]) finally: cur.close() conn.commit() conn.close()
3.每年每月部落格對比
SQL語句如下:
select DATE_FORMAT(FBTime,'%Y%m') as 年份, count(*) as 數量
from csdn_blog
group by DATE_FORMAT(FBTime,'%Y%m');
分析博主從2013年開始,每個月份寫部落格的數量:
程式碼如下所示:
# coding=utf-8
'''
' 這篇程式碼主要講述獲取MySQL中資料,再進行簡單的統計
' 統計採用SQL語句進行 By:Eastmount
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import pandas as pd
import numpy as np
import pylab
import MySQLdb
from pylab import *
import matplotlib.pyplot as plt
#根據SQL語句輸出散點
try:
conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',
passwd='123456',port=3306, db='test01')
cur = conn.cursor() #資料庫遊標
#防止報錯:UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't encode character
conn.set_character_set('utf8')
cur.execute('SET NAMES utf8;')
cur.execute('SET CHARACTER SET utf8;')
cur.execute('SET character_set_connection=utf8;')
sql = '''select DATE_FORMAT(FBTime,'%Y%m'), count(*) from csdn
group by DATE_FORMAT(FBTime,'%Y%m');'''
cur.execute(sql)
result = cur.fetchall() #獲取結果複合紙給result
date1 = [n[0] for n in result]
print date1
num1 = [n[1] for n in result]
print num1
print type(date1)
plt.scatter(date1,num1,25,color='white',marker='o',
edgecolors='#0D8ECF',linewidth=3,alpha=0.8)
plt.title('Number-12Month')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('The number of blog')
plt.savefig('02csdn.png',dpi=400)
plt.show()
#異常處理
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
finally:
cur.close()
conn.commit()
conn.close()
執行結果如下圖所示:然後發現改圖執行效果不好,下面進行改進。
4.通過DataFrame每年每月部落格對比
SQL語句查詢每年發表部落格資料:
select DATE_FORMAT(FBTime,'%Y'), Count(*) from csdn
group by DATE_FORMAT(FBTime,'%Y');
核心程式碼如下所示:
# coding=utf-8
'''
' 這篇程式碼主要講述獲取MySQL中資料,再進行簡單的統計
' 統計採用SQL語句進行 By:Eastmount
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import pandas as pd
import numpy as np
import pylab
import MySQLdb
from pylab import *
from pandas import *
# 根據SQL語句輸出24小時的柱狀圖
try:
conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',
passwd='123456',port=3306, db='test01')
cur = conn.cursor() #資料庫遊標
#防止報錯:UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't encode character
conn.set_character_set('utf8')
cur.execute('SET NAMES utf8;')
cur.execute('SET CHARACTER SET utf8;')
cur.execute('SET character_set_connection=utf8;')
sql = '''select DATE_FORMAT(FBTime,'%Y'), Count(*) from csdn
group by DATE_FORMAT(FBTime,'%Y');'''
cur.execute(sql)
result = cur.fetchall() #獲取結果複合紙給result
day1 = [n[0] for n in result]
print len(day1)
num1 = [n[1] for n in result]
print len(num1),type(num1)
matplotlib.style.use('ggplot')
df=DataFrame(num1, index=day1,columns=['Nums'])
plt.show(df.plot(kind='bar'))
plt.savefig('05csdn.png',dpi=400)
#異常處理
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
finally:
cur.close()
conn.commit()
conn.close()
執行結果如下圖所示,同時設定SQL語句"%Y-%m-%d"可以設定年月日。
發現2015年我寫部落格最多,下面是繪製月份的對比,原理一樣。
同時如果想對比多個使用者,參考下面程式碼:
df=DataFrame(np.random.rand(6,4),index=['one','two','three','four','five','six'],
columns=['A','B','C','D'])
df.columns.name='Genus'
參考文章:http://www.cnblogs.com/splended/p/5229699.html
5.時間序列圖
核心程式碼如下所示:# coding=utf-8
'''
' 這篇程式碼主要講述獲取MySQL中資料,再進行簡單的統計
' 統計採用SQL語句進行 By:Eastmount CSDN
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import pandas as pd
import numpy as np
import pylab
import MySQLdb
from pylab import *
# 根據SQL語句輸出24小時的柱狀圖
try:
conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',
passwd='123456',port=3306, db='test01')
cur = conn.cursor() #資料庫遊標
#防止報錯:UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't encode character
conn.set_character_set('utf8')
cur.execute('SET NAMES utf8;')
cur.execute('SET CHARACTER SET utf8;')
cur.execute('SET character_set_connection=utf8;')
sql = '''select DATE_FORMAT(FBTime,'%Y-%m-%d'), Count(*) from csdn
group by DATE_FORMAT(FBTime,'%Y-%m-%d');'''
cur.execute(sql)
result = cur.fetchall() #獲取結果複合紙給result
day1 = [n[0] for n in result]
print len(day1)
num1 = [n[1] for n in result]
print len(num1),type(num1)
matplotlib.style.use('ggplot')
#獲取第一天
start = min(day1)
print start
#np.random.randn(len(num1)) 生成正確圖形 正態分佈隨機數
ts = pd.Series(np.random.randn(len(num1)),
index=pd.date_range(start, periods=len(num1)))
ts = ts.cumsum()
ts.plot()
plt.title('Number-365Day')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('The number of blog')
plt.savefig('04csdn.png',dpi=400)
plt.show()
#異常處理
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
finally:
cur.close()
conn.commit()
conn.close()
執行結果如下所示:同時如何設定具體的部落格數量呢?設定num1引數總數遞增的曲線,更多知識明天上班來解決及學習啦。
最後希望這篇文章對你有所幫助,尤其是我的學生和接觸資料探勘、資料分析的博友。這篇文字主要是記錄一些程式碼片段,作為線上筆記,也希望對你有所幫助。
一醉一輕舞,一夢一輪迴。
一曲一人生,一世一心願。
最近真的天天辦公室搞到12點多,有點對不起某些人了,而且今天心情不太好,對不住女神啦!
哎,歸去,也無風雨也無晴。
哎,綠么,亦有雪月亦有情。
老師,真是個神奇的職業,今天給學生輔導論文,從下午2點到晚上10點,醉了。
(By:Eastmount 2017-03-17 半夜12點 http://blog.csdn.net/eastmount/)
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