标签：province df data 练习 订单 num 可视化 数据 order
MySQL数据库中的相关数据集包含了城市、省份、评分、评论数等多项基础信息字段。请使用Flask框架，结合Echarts完成下列题目。
数据库账号：root 密码：123456 库名：hotel
自行创建代码工程路径为：C:\s_hotel
任务一：条形图呈现住宿场所订单量
住宿场所订单量是反映住宿场所入住数量的重要指标之一，某省订单数量一定程度上可以反应出该省住宿场所入住情况，为了更好地分析全国各省住宿场所订单量，请根据指定表中数据统计出全国各省住宿场所订单量的情况，并以指定图例进行呈现。
详细描述：
请以数据库中相关表格为数据源，分析并统计各省订单数量，绘制条形图。
具体任务要求：
1）提取表格相关字段，分别统计各省的订单数量，在控制台按照“订单数量”降序排列，打印输出各省份的订单数量；
打印语句格式如下：
==省份：*** =订单数量：**个==
……
2）使用Flask框架，结合Echarts绘制“订单数量”的条形图，标题为“各省订单数量”（字体颜色：红色，加粗），纵坐标为省份名称，横坐标为订单数量，并将可视化结果复制粘贴至对应报告中。
1.路径：orderNum.py
import pandas as pd
import numpy as np
from sqlalchemy import create_engine
from pandas.core.frame import DataFrame
mysql = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:123456@127.0.0.1:3306/hotel')
sql = 'select * from platform'
df = pd.read_sql(sql, mysql)
df['order_num'] = df['order_num'].astype(float)
df = df.groupby(df['Province'])
df_province = df['Province']
province = []
for i in df_province:
province.append(i[0])
# print(province)
num_order = []
for i in df['order_num'].sum():
num_order.append(i)
#print(num_order)
data = [province, num_order]
df_data = DataFrame({"Province": province, "num_order": num_order})
# print(df_data)
df_data = df_data.sort_values(by='num_order', ascending=False)
df_data = df_data.reset_index(drop=True)
print(df_data)
for i in range(len(df_data)):
print('==省份：' + df_data['Province'][i] + ' =订单数量：' + str(df_data['num_order'][i]) + '个==')
# filepath = "E:\\Python\\keshihua\\enterpriseCustomize\\task1\\csv\\df_data.csv"
# df_data.to_csv(filepath, index=False, header=False)
2.
标签：province,df,data,练习,订单,num,可视化,数据,order 来源： https://www.cnblogs.com/unknownshangke/p/16397935.html
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