Population Data

def connect_to_database():
    return mysql.connector.connect(
        host="bcbey3gcqkkaqp4a7jm6-mysql.services.clever-cloud.com",
        database="bcbey3gcqkkaqp4a7jm6",
        user="uhv0hvx1jyevllcy",
        password="njR6W5pm7Af6y3I9fbT0"
    )

def run_query(query):
    db = connect_to_database()  # Conecta a la base de datos
    cursor = db.cursor()        # Crea un cursor para ejecutar comandos SQL
    cursor.execute(query)       # Ejecuta la consulta SQL proporcionada
    result = cursor.fetchall()  # Recupera todos los resultados de la consulta
    cursor.close()              # Cierra el cursor
    db.close()                  # Cierra la conexión a la base de datos
    return pd.DataFrame(result) # Convierte los resultados en un DataFrame de Pandas
    print(db)

query1 = """
SELECT Country, Population
FROM population
ORDER BY Population DESC
LIMIT 10;
"""


# Ejecutar una consulta SQL y obtener los resultados en un DataFrame
df1 = run_query(query1)
# Crear una nueva figura de matplotlib con tamaño personalizado
plt.figure(figsize=(10, 8))
# Crear un gráfico de barras horizontales
plt.barh(df1[0], df1[1], color='skyblue')
# Agregar etiquetas y título al gráfico
plt.xlabel('Population')  # Etiqueta del eje x (población)
plt.ylabel('Country')     # Etiqueta del eje y (país)
plt.title('Los 10 países más poblados')  # Título del gráfico

# Invertir el eje y para ordenar de mayor a menor población
plt.gca().invert_yaxis()

# Mostrar el gráfico
plt.show()