统计类别数量并且使用pyplot画出柱状图

# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(‘mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db_websiterecommend?charset=utf8‘)
sql = pd.read_sql(‘t_url_classify‘, engine, chunksize = 110000)
output=‘C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\count_.xls‘
‘‘‘z
用create_engine建立连接，连接地址的意思依次为“数据库格式（mysql）+程序名（pymysql）+账号密码@地址端口/数据库名（test）”，最后指定编码为utf8；
all_gzdata是表名，engine是连接数据的引擎，chunksize指定每次读取1万条记录。这时候sql是一个容器，未真正读取数据。
‘‘‘
counts = [ i[‘classify‘].value_counts() for i in sql] #逐块统计
counts = pd.concat(counts).groupby(level=0).sum() #合并统计结果，把相同的统计项合并（即按index分组并求和）
counts = counts.reset_index() #重新设置index，将原来的index作为counts的一列。
counts.columns = [‘type‘, ‘num‘]
counts=pd.DataFrame(counts)
print(counts)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[‘font.sans-serif‘]=[‘SimHei‘]
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘]=False
print(counts.type)
print(counts.num)
#plt.style.use(‘mystyle‘)
x=np.arange(counts.type.size)
plt.bar(x,counts.num,color=‘red‘)
ax=plt.gca()
ax.set_xticklabels(counts.type)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[‘font.sans-serif‘]=[‘SimHei‘]
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘]=False
print(counts.type)
print(counts.num)
#plt.style.use(‘mystyle‘)
x=np.arange(counts.type.size)
plt.bar(x,counts.num,color=‘red‘)
ax=plt.gca()
ax.set_xticklabels(counts.type)
plt.show()