Python实战计划week3_2项目

python实战计划的第九个项目：用jupyter的简单的数据图表，将MongoDB中的数据展示出来。

在week2_3实战中，被爬取的商品的信息存放在info_sheet表单中，这次我用jupyter连接，并打印出前300条，如下：

a1.png

在查看数据库的信息之后，我决定将不同地区的发帖量以图表的形式展现。

其中重点在于如何把目标信息，以highcharts 绘图的格式整理出来，因为商品地区的第一个都是武汉，我便取它的第二个，有些第二个为空的则让它为空。

1.统计一共有多少个地区

cates_list=[]
for i in info_sheet.find():
    cates_list.append(i['area'][1])
cates_index=list(set(cates_list))
print(cates_index,len(cates_index))
#['', '新洲', '汉阳', '越秀', '汉南', '市南', '白云', '硚口', '其他', '沌口开发区', '东西湖', '江夏', '洪山', '蔡甸', '武昌', '二七', '青山', '黄陂', '江岸', '江汉'] 20

包括一个空的项，一共有20个。

2.用data_gen()函数，统计每个项都有多少次数，并将信息整理成highcharts 绘图的格式

def data_gen(types):
    for cate,times in zip(cates_index,post_time):
        data={
            'name':cate,
            'data':[times],
            'type':types
        }
        yield data

for i in data_gen('column'):
    print(i)
‘’‘
{'type': 'column', 'name': '', 'data': [1791]}
{'type': 'column', 'name': '新洲', 'data': [295]}
{'type': 'column', 'name': '汉阳', 'data': [2299]}
{'type': 'column', 'name': '越秀', 'data': [4]}
{'type': 'column', 'name': '汉南', 'data': [117]}
{'type': 'column', 'name': '市南', 'data': [2]}
{'type': 'column', 'name': '白云', 'data': [2]}
{'type': 'column', 'name': '硚口', 'data': [1997]}
{'type': 'column', 'name': '其他', 'data': [3]}
{'type': 'column', 'name': '沌口开发区', 'data': [804]}
{'type': 'column', 'name': '东西湖', 'data': [1309]}
{'type': 'column', 'name': '江夏', 'data': [1562]}
{'type': 'column', 'name': '洪山', 'data': [6336]}
{'type': 'column', 'name': '蔡甸', 'data': [331]}
{'type': 'column', 'name': '武昌', 'data': [8091]}
{'type': 'column', 'name': '二七', 'data': [4]}
{'type': 'column', 'name': '青山', 'data': [1278]}
{'type': 'column', 'name': '黄陂', 'data': [727]}
{'type': 'column', 'name': '江岸', 'data': [4074]}
{'type': 'column', 'name': '江汉', 'data': [3653]}
’‘’

3.highcharts 绘图的代码

series=[data for data in data_gen('column')]
charts.plot(series,show='inline',options=dict(title=dict(text='发帖量')))

图表：

a.png

最高的是武昌，第二是洪山，第三是江汉