streamlit+mysql+matplotlib绘制报表和饼图

概况：

1、pymysql连接数据库

2、开启浮标，sql查询数据库某表数据

3、把查询的表数据放入dataframe格式，st.write打印出来，得到表格1

4、st.selectbox做选择框获取值传给option，得到选择效果2

5、获取饼图，先pd.value_counts对关键列表计数去重，得到新的表格后，

获取index作为标签 获取列data作为数据index=result.index.tolist()   data=result.data.tolist()

matplotlib绘制饼图，用st.pyplot(fig)页面打出。

说明：

list表[a,b,c]

用print打印为[a,b,c]

用st.write打印为[0:a,1:b,2:c]

不必纠结，同样按照list处理即可

代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pymysql
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import datetime
import streamlit as st
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

st.markdown('一, *信息表!* :sunglasses:')
#@st.cache(allow_output_mutation=True, hash_funcs={"_thread.RLock": lambda _: None})

#连接数据库
db = pymysql.connect(host='192.168.xx.xx',user='xxx',passwd='xxx',port=xxx,db='xxx')

#开启一个游标cursor
cursor=db.cursor()

#@st.cache(ttl=600)
#获取jifen_detail2020数据表里的所有数据
sql='select xxx,xxx,xxx,xxx,xxxfrom xxx;'

#执行sql中的语句
cursor.execute(sql)
st.write(cursor.description)
# 获得列名
column=[col[0] for col in cursor.description]
# 获得数据
data = cursor.fetchall()
# 获得DataFrame格式的数据
data_df=pd.DataFrame(list(data),columns=column)
st.write(data_df)


st.markdown('二, *信息表过滤选择效果!* :sunglasses::sunglasses:')
#用选择框作为选项
option = st.selectbox('Which company  do you choose?', data_df['company_name'])
'You selected: ', option
#过滤选择后的结果
new_df1=data_df.loc[data_df["xxx"]==option]
st.write(new_df1)

st.markdown('三, *信息表在xxx占比!* :sunglasses::sunglasses::sunglasses:')

labelslist=list(data_df['xxx'])
result = pd.value_counts(labelslist)

index=result.index.tolist()

data=result.data.tolist()

labels = index
sizes = data
fig = plt.figure()
plt.pie(sizes,  labels=labels, autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=90)#'%1.1f'：指小数点后保留一位有效数值；'%1.2f%%'保留两位小数点，增加百分号（%）;startangle=90则从y轴正方向画起
plt.axis('equal')#该行代码使饼图长宽相等
plt.title('公司占比', fontdict={'size':15})
plt.legend(loc="upper right",fontsize=10,bbox_to_anchor=(1.1,1.05),borderaxespad=0.3)#添加图例

st.pyplot(fig)

运行后：