利用Python绘制MySQL数据图实现数据可视化


Posted in Python onMarch 30, 2015

本教程的所有Python代码可以在网上的IPython notebook中获取。

考虑在公司里使用Plotly?可以看一下Plotly的on-premises企业版。(注:On-premises是指软件运行在工作场所或公司内部,详见维基百科)

注意操作系统:尽管Windows或Mac用户也可以跟随本文操作,但本文假定你使用的是Ubuntu系统(Ubuntu桌面版或Ubuntu服务器版)。如果你没有Ubuntu Server,你可以通过Amazon的Web服务建立一个云平台(阅读这份教程的前半部分)。如果你用的是Mac,我们推荐你购买并下载VMware Fusion,在上面安装Ubuntu桌面版。你也可以通过Zareason购买一台便宜的预装Ubuntu桌面版/服务器版的笔记本或服务器。

使用Python读取MySQL的数据并绘图很简单,所有你需要的工具都可以免费下载。本文会展示怎么做。如果你遇到问题或者卡住了,可以给feedback@plot.ly发送邮件,也可以在本文下面评论,或者在tweeter上@plotlygraphs。
第1步:确保MySQL已安装且在运行

首先,你需要有一台安装了MySQL的计算机或服务器。你可以通过以下方法检查MySQL是否安装:打开控制台,输入“mysql”,如果你收到MySQL无法连接的错误,这意味着MySQL安装了,但是没有运行。在命令行或“Terminal”中,尝试输入sudo /etc/init.d/mysql start并按回车来启动MySQL。

如果MySQL没有安装,不要失望。在Ubuntu中下载并安装只需一行命令:

shell> sudo apt-get install mysql-server --fix-missing

安装过程中会让你输入一个密码。安装结束后,你可以在终端中键入以下命令进入MySQL控制台:
 

shell> sudo mysql -uroot -p

输入“exit”就可以退出MySQL控制台,。

本教程使用MySQL经典的“world”样例数据库。如果你想跟随我们的步骤,可以在MySQL文档中心下载world数据库。你也可以在命令行中使用wget下载:
 

shell> wget http://downloads.mysql.com/docs/world.sql.zip

然后解压文件:
 

shell> unzip world.sql.zip

(如果unzip没有安装,输入sudo apt-get install unzip安装)

现在需要把world数据库导入到MySQL,启动MySQL控制台:
 

shell> sudo mysql -uroot -p

进入控制台后,通过以下MySQL命令使用world.sql文件创建world数据库:
 

mysql> CREATE DATABASE world;
mysql> USE world;
mysql> SOURCE /home/ubuntu/world.sql;

(在上面的SOURCE命令中,确保将路径改为你自己world.sql所在目录)。
上述操作说明摘自MySQL文档中心。
第2步:使用Python连接MySQL

使用Python连接MySQL很简单。关键得安装python的MySQLdb包。首先需要安装两项依赖:
 

shell> sudo apt-get install python-dev
shell> sudo apt-get install libmysqlclient-dev

然后安装Python的MySQLdb包:
 

shell> sudo pip install MySQL-python

现在,启动Python并导入MySQLdb。你可以在命令行或者IPython notebook中执行:
 

shell> python
>>> import MySQLdb

创建MySQL中world数据库的连接:
 

>>> conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="XXXX", db="world")

cursor是用来创建MySQL请求的对象。
 

>>> cursor = conn.cursor()

我们将在Country表中执行查询。
第3步:Python中执行MySQL查询

cursor对象使用MySQL查询字符串执行查询,返回一个包含多个元组的元组——每行对应一个元组。如果你刚接触MySQL语法和命令,在线的MySQL参考手册是一个很不错的学习资源。
 

>>> cursor.execute('select Name, Continent, Population, LifeExpectancy, GNP from Country');
>>> rows = cursor.fetchall()

rows,也就是查询的结果,是一个包含多个元组的元组,像下面这样:

利用Python绘制MySQL数据图实现数据可视化

使用Pandas的DataFrame来处理每一行要比使用一个包含元组的元组方便。下面的Python代码片段将所有行转化为DataFrame实例:
 

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame( [[ij for ij in i] for i in rows] )
>>> df.rename(columns={0: 'Name', 1: 'Continent', 2: 'Population', 3: 'LifeExpectancy', 4:'GNP'}, inplace=True);
>>> df = df.sort(['LifeExpectancy'], ascending=[1]);

完整的代码可以参见IPython notebook
第4步:使用Plotly绘制MySQL数据

现在,MySQL的数据存放在Pandas的DataFrame中,可以轻松地绘图。下面的代码用来绘制国家GNP(国民生产总值)VS平均寿命的图,鼠标悬停的点会显示国家名称。确保你已经下载了Plotly的Python库。如果没有,你可以参考一下它的入门指南。
 

import plotly.plotly as py
from plotly.graph_objs import *
 
trace1 = Scatter(
   x=df['LifeExpectancy'],
   y=df['GNP'],
   text=country_names,
   mode='markers'
)
layout = Layout(
   xaxis=XAxis( title='Life Expectancy' ),
   yaxis=YAxis( type='log', title='GNP' )
)
data = Data([trace1])
fig = Figure(data=data, layout=layout)
py.iplot(fig, filename='world GNP vs life expectancy')

完整的代码在这份IPython notebook中。下面是作为一个iframe嵌入的结果图:

利用Python绘制MySQL数据图实现数据可视化

利用Plotly的Python用户指南中的气泡图教程,我们可以用相同的MySQL数据绘制一幅气泡图,气泡大小表示人口的多少,气泡的颜色代表不同的大洲,鼠标悬停会显示国家名称。下面显示的是作为一个iframe嵌入的气泡图。

利用Python绘制MySQL数据图实现数据可视化

创建这个图表以及这个博客中的所有python代码都可以从这个IPython notebook中拷贝。

Python 相关文章推荐
python连接mongodb操作数据示例(mongodb数据库配置类)
Dec 31 Python
Python中的面向对象编程详解(上)
Apr 13 Python
使用python爬虫获取黄金价格的核心代码
Jun 13 Python
基于PyQt4和PySide实现输入对话框效果
Feb 27 Python
Python程序包的构建和发布过程示例详解
Jun 09 Python
Pycharm简单使用教程(入门小结)
Jul 04 Python
python logging模块书写日志以及日志分割详解
Jul 22 Python
python常用数据重复项处理方法
Nov 22 Python
python如何获取apk的packagename和activity
Jan 10 Python
python3.6连接mysql数据库及增删改查操作详解
Feb 10 Python
python初步实现word2vec操作
Jun 09 Python
python区块链持久化和命令行接口实现简版
May 25 Python
Python面向对象编程中的类和对象学习教程
Mar 30 #Python
详细介绍Python函数中的默认参数
Mar 30 #Python
在Python中利用Into包整洁地进行数据迁移的教程
Mar 30 #Python
在Linux上安装Python的Flask框架和创建第一个app实例的教程
Mar 30 #Python
使用Python中PDB模块中的命令来调试Python代码的教程
Mar 30 #Python
深入讨论Python函数的参数的默认值所引发的问题的原因
Mar 30 #Python
使用Python标准库中的wave模块绘制乐谱的简单教程
Mar 30 #Python
You might like
php实现的mongodb操作类实例
2015/04/03 PHP
用javascript实现给出的盒子的序列是否可连为一矩型
2007/08/30 Javascript
JavaScript null和undefined区别分析
2009/10/14 Javascript
Javascript检查图片大小不要让大图片撑破页面
2014/11/04 Javascript
javascript修改图片src的方法
2015/01/27 Javascript
使用RequireJS优化JavaScript引用代码的方法
2015/07/01 Javascript
AngularJS入门示例之Hello World详解
2017/01/04 Javascript
react实现pure render时bind(this)隐患需注意!
2017/03/09 Javascript
JS 调试中常见的报错问题解决方法
2017/05/20 Javascript
vue组件编写之todolist组件实例详解
2018/01/22 Javascript
JS删除String里某个字符的方法
2021/01/06 Javascript
使用react context 实现vue插槽slot功能
2019/07/18 Javascript
vue中通过使用$attrs实现组件之间的数据传递功能
2019/09/01 Javascript
Layui 动态禁止select下拉的例子
2019/09/03 Javascript
Vue中使用matomo进行访问流量统计的实现
2019/11/05 Javascript
[19:54]夜魇凡尔赛茶话会 第一期02:看图识人
2021/03/11 DOTA
python回调函数的使用方法
2014/01/23 Python
Python with用法实例
2015/04/14 Python
python3制作捧腹网段子页爬虫
2017/02/12 Python
Flask入门之上传文件到服务器的方法示例
2018/07/18 Python
Django使用消息提示简单的弹出个对话框实例
2019/11/15 Python
浅谈TensorFlow之稀疏张量表示
2020/06/30 Python
英国图书音像网站:Hive.co.uk(图书、电子书、DVD、蓝光、音乐CD等)
2017/10/16 全球购物
马来西亚综合购物网站:Lazada马来西亚
2018/06/05 全球购物
Black Halo官方网站:购买连衣裙、礼服和连体裤
2018/06/13 全球购物
瑞典香水、须后水和美容产品购物网站:Parfym-Klick.se
2019/12/29 全球购物
文秘大学生求职信
2014/02/25 职场文书
教师师德承诺书
2014/03/26 职场文书
党委班子对照检查材料
2014/08/19 职场文书
销售助理岗位职责
2015/02/11 职场文书
公司地址变更通知
2015/04/25 职场文书
2015年挂职干部工作总结
2015/05/14 职场文书
教师实习自我鉴定总结
2019/08/20 职场文书
Python中使用Lambda函数的5种用法
2021/04/01 Python
浅谈JavaScript浅拷贝和深拷贝
2021/11/07 Javascript
JavaScript实现队列结构过程
2021/12/06 Javascript