QingLong/AI/Text2Sql/drawEcharts.py

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
import pandas as pd

def process_data(raw_data):
    """
    数据处理流程：
    1. 转换为DataFrame
    2. 过滤无效行政区
    3. 按上传量降序排序
    4. 取前10条记录
    """
    df = pd.DataFrame(raw_data)
    # 过滤空值（包括NaN和空字符串）
    df = df[(df['行政区划名称'].notna()) & (df['行政区划名称'] != '')]
    # 按上传量排序并保留前10
    return df.sort_values('上传课程数量', ascending=False).head(10)


def create_horizontal_barchart(data):
    # 提取数据
    schools = data['学校名称'].tolist()
    counts = data['上传课程数量'].tolist()

    # 创建图表对象
    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1200px', height='600px'))

    # 添加数据（横向柱状图需要反转坐标系）
    bar.add_xaxis(counts)
    bar.add_yaxis(
        series_name="上传数量",
        y_axis=schools,
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#5470c6"),
        label_opts=opts.LabelOpts(
            position="right",
            formatter="{b}: {c}"
        )
    )

    # 配置图表选项
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title="课程资源上传量TOP10学校排名"
            #subtitle="数据来源：课程资源管理系统"
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            formatter=opts.TooltipItemOptsFormatter(
                # 显示学校、行政区和数量
                "行政区：{a}<br/>"
                "上传量：<b>{c}</b>"
            )
        ),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            name="学校名称",
            axislabel_opts=opts.LabelOpts(
                font_size=12,
                formatter=lambda name: name[:6] + "..." if len(name) > 6 else name
            )
        ),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="上传数量（件）"),
        datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(type_="inside")],
    )

    # 反转坐标系实现横向显示
    # bar.reversal_axis()

    return bar