Mysql表数据：

demo.sql内容

create table demo(

id int

,product varchar(50)

,price decimal(18,2)

,quantity int

,amount decimal(18,2)

,orderdate datetime

);

insert into demo

select 1,'AAA',15.2,5,76,'2017-09-09' union all

select 2,'BBB',10,6,60,'2016-05-18' union all

select 3,'CCC',21,11,231,'2014-07-11' union all

select 4,'DDD',55,2,110,'2016-12-24' union all

select 5,'EEE',20,4,80,'2017-02-08' union all

select 6,'FFF',45,2,90,'2016-08-19' union all

select 7,'GGG',33,5,165,'2017-10-11' union all

select 8,'HHH',5,40,200,'2014-08-30' union all

select 9,'III',3,20,60,'2015-02-25' union all

select 10,'JJJ',10,15,150,'2015-11-02';

实现效果如下：

Python代码：

import pymysql

import pandas as pd

import plotly.plotly

import plotly.graph_objs as pg

def bar_chart(host, port, user, passwd, dbname, charset,output_path):

try:

conn = pymysql.Connection(

host=host,

port=port,

user=user,

passwd=passwd,

db=dbname,

charset=charset

)

cur = conn.cursor()

cur.execute("select * from demo;")

# 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

rows = cur.fetchall()

# print(rows)

# 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

df = pd.DataFrame([[ij for ij in i] for i in rows])

print(df)

df.rename(columns={0: 'id', 1: 'product', 2: 'price', 3: 'quantity', 4: 'amount', 5: 'orderdate'}, inplace=True)

# df = df.sort(['LifeExpectancy'], ascending=[1])

date_price = pg.Bar(x=df["product"], y=df["price"], name='价格')

date_quantity = pg.Bar(x=df["product"], y=df["quantity"], name='数量')

date_amount = pg.Bar(x=df["product"], y=df["amount"], name='总价')

data = [date_price, date_quantity, date_amount]

layout = pg.Layout(barmode='group', title="各产品销售情况")

fig = pg.Figure(data=data, layout=layout)

plotly.offline.plot(fig, filename=output_path)

finally:

if conn:

conn.close()

if __name__ == '__main__':

output_path = "C:/Users/fuqia/Desktop/bar.html"

bar_chart("localhost", 3306, "root", "", "test", "utf8", output_path)

输出df内容如下：

用Python的Plotly画出炫酷的数据可视化(含各类图介绍，附代码)

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