import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

data6 = pd.read_pickle('../output/data6.pickle')

# data6에서 남성 및 여성이 성별, 몸무게, 허리둘레, 음주 여부, 흡연 상태 데이터를 가져와
# male_data, female_data에 각각 저장
male_data = data6.loc[data6.gender == 'Male', 
                     ['gender', 'weight', 'waist', 'drinking', 'smoking']]
female_data = data6.loc[data6.gender == 'Female', 
                       ['gender', 'weight', 'waist', 'drinking', 'smoking']]
male_data.head()

'''
  gender  weight  waist      drinking      smoking
0   Male      60   72.1  Non-drinking  Non-smoking
3   Male      70   90.8  Non-drinking  Non-smoking
5   Male      85   94.0      Drinking      Smoking
6   Male      80   93.0      Drinking      Smoking
7   Male      65   92.0  Non-drinking      Smoking
'''

plt.figure(figsize=(10, 5))  # 그래프의 크기를 지정
plt.title('Seaborn Strip Plot Graph')  # 그래프의 제목을 지정

# stripplot() 함수로 허리 둘레 데이터를 x축에 지정, 몸무게 데이터를 y축에 각각 지정
sns.stripplot(data=male_data, x='waist', y='weight')
sns.stripplot(data=female_data, x='waist', y='weight')

# 허리둘레 최솟값, 최댓값
min(female_data['waist'])  # 53
max(male_data['waist'])  # 128

# x축 눈금 간격(눈금 개수는 총 127개)을 허리둘레의 최솟값(53)과 최댓값(128)을 중심으로 지정
plt.xticks(np.arange(0, 127, 63), labels=[53, 90.5, 128])
plt.show()

plt.figure(figsize=(10, 5))  # 그래프의 크기를 지정
plt.title('Seaborn Strip Plot Graph - Color Palette')  # 그래프의 제목을 지정

# stripplot() 함수로 허리 둘레 데이터를 x축에 지정, 몸무게 데이터를 y축에,
# 성별을 hue 속성에 지정, 팔레트 종류 dark, Set1을 palette 속성에 각각 지정.
sns.stripplot(data=male_data, x='waist', y='weight', hue='gender', palette='dark')
sns.stripplot(data=female_data, x='waist', y='weight', hue='gender', palette='Set1')

plt.xticks(np.arange(0, 127, 63), labels=[53, 90.5, 128])
plt.show()

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

mpg = pd.read_csv('../input/mpg.csv')

# agg(mean_hwy=('hwy', 'mean') -> mean_hwy열을 생성하면서 'hwy'열의 평균(mean()) 값을 입력

df_mpg = mpg.groupby('drv').agg(mean_hwy=('hwy', 'mean'))
df_mpg

df_mpg = mpg.groupby('drv', as_index=False).agg(mean_hwy=('hwy', 'mean'))
df_mpg

sns.barplot(data=df_mpg, x='drv', y='mean_hwy')
plt.show()

# 데이터 프레임 정렬하기
df_mpg = df_mpg.sort_values('mean_hwy', ascending=False)

# 막대 그래프 만들기
sns.barplot(data=df_mpg, x='drv', y='mean_hwy')
plt.show()

# 집단별 빈도표 만들기
df_mpg = mpg.groupby('drv', as_index=False).agg(n=('drv', 'count'))
df_mpg

'''
  drv    n
0   4  103
1   f  106
2   r   25
'''

# 막대 그래프 만들기
sns.barplot(data=df_mpg, x='drv', y='n')
plt.show()

# 빈도 막대 그래프 만들기
sns.countplot(data=mpg, x='drv')
plt.show()

mpg['drv'].unique()  # ['f', '4', 'r']

# df_mpg의 drv는 값의 순서가 알파벳 순으로 되어 있음.
# groupby()를 이용해 데이터 프레임을 요약하면 값의 순서가 알파벳 순으로 바뀌기 때문
df_mpg['drv'].unique()  # ['4', 'f', 'r']

# 4, f, r 순으로 막대 정렬
sns.countplot(data=mpg, x='drv', order=['4', 'f', 'r'])
plt.show()

# drv의 값을 빈도가 높은 순으로 출력
mpg['drv'].value_counts().index
# Index(['f', '4', 'r'], dtype='object', name='drv')

# drv 빈도 높은 순으로 막대 정렬
sns.countplot(data=mpg, x='drv', order=mpg['drv'].value_counts().index)
plt.show()

# 2020년 건강검진 일부 데이터 엑셀 파일을 읽어와 동적인 시각화를 표현
import pandas as pd

data = pd.read_excel('../input/health_screenings_2020_1000ea.xlsx')
data.head()

# 성별, 음주 여부, 흡연 상태에 대하여 숫자로 저장되어 있는 정보를 데이터 분석의 가독성을 높이기 위해
# 'Male', 'Female', 'Non-drinking', 'Drinking', 'Non-smoking', 'Smoking'의 문자열로 
# 변경하여 데이터 전처리

# 필요 컬럼 추출하여 저장
data6 = data[['gender', 'height', 'weight', 'waist', 'drinking', 'smoking']]
data6.head()

# 성별 데이터를 Male과 Female로 변경
data6.loc[data6['gender'] == 1, ['gender']] = 'Male'
data6.loc[data6['gender'] == 2, ['gender']] ='Female'

# 음주 여부 0(비음주)는 Non-drinking, 1(음주)는 Drinking으로 변경
data6.loc[data6['drinking'] == 0, ['drinking']] = 'Non-drinking'
data6.loc[data6['drinking'] == 1, ['drinking']] = 'Drinking'

# 흡연상태 1(비흡연)과 2(흡연 끊음)을 Non-smoking으로 변경하고, 3(흡연)을 Smoking으로 변경
data6.loc[(data6['smoking'] ==1) | (data6['smoking'] ==2), ['smoking']] = 'Non-smoking'
data6.loc[data6['smoking'] == 3, ['smoking']] = 'Smoking'

data6.head()

# 데이터 타입 변경없이 저장
data6.to_pickle('../output/data6.pickle')

# 모듈 import
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 데이터 프레임 생성
data6 = pd.read_pickle('../output/data6.pickle')

# 음주 여부 및 흡연 상태 데이터 준비하기
# data6에서 성별, 음주 여부의 그룹별 개수(인원)를 구하여 drinking에 저장
drinking = data6.groupby(['gender', 'drinking'])['drinking'].count()

# data6에서 성별, 흡연 상태의 그룹별 개수(인원)를 구하여 smoking에 저장
smoking = data6.groupby(['gender', 'smoking'])['smoking'].count()

# 음주 여부와 흡연 상태에 대한 그룹별 개수(인원)의 시리즈를 데이터프레임으로 변경
drinking = drinking.to_frame(name='count')
smoking = smoking.to_frame(name='count')

# 데이터프레임의 인덱스를 초기화
drinking = drinking.reset_index()
smoking = smoking.reset_index()
drinking
# 컬럼이 1개 -> 3개로 변경됨

# 성별 음주 여부 및 흡연 상태 시본 막대 그래프
fig = plt.figure(figsize=(17, 6))

# 1행 2열의 서브플롯 생성
area1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
area2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)

# barplot() 함수를 이용하여 x축에 성별, y축에 음주여부 개수 (인원), hue에 성별 음주 여부를 할당하여 첫 번째 서브플롯에 할당
ax1 = sns.barplot(data=drinking, x='gender', y='count', hue='drinking', ax=area1)
# barplot() 함수를 이용하여 x축에 성별, y축에 흡연상태 개수 (인원), hue에 성별 흡연상태 그룹별 데이터를 할당하여
# 두 번째 서브플롯에 할당
ax2 = sns.barplot(data=smoking, x='gender', y='count', hue='smoking', ax=area2)

fig.suptitle('2020 Health Screenings Drinking & Smoking Type Seaborn Bar Graph', fontweight='bold')
area1.set_title('Drinking Type')
area2.set_title('Smoking Type')

plt.show()

# 성별 음주 여부 및 흡연 상태 막대 그래프

# 1) 전체 설정
fig = plt.figure(figsize=(17,6))  # 그래프 크기 지정 및 그림 객체 생성
fig.suptitle('2020 Health Screenings Drinking & Smoking Type Bar Graph', fontweight='bold')
index = np.arange(4)  # x축 눈금 개수를 배열로 생성하고 index에 저장

# 2) 첫 번쨰 서브플롯 설정
fig.add_subplot(1, 2, 1)  # 1행 2열의 서브플롯 중 첫 번쨰 서브플롯을 생성
# 첫 번째 서브플롯에 그려질 음주 여부 데이터 개수 (인원)을 bar() 함수를 이용하여 저장.
plt.bar(index, drinking['count'])
plt.title('Drinking Type')
plt.ylabel('Count')
# x축 눈금 이름 지정
plt.xticks(index, ['Drinking(Female)', 'Non-drinking(Female)', 'Drinking(Male)', 'Non-drinking(Male)'])

# 3) 두 번째 서브플롯 설정
fig.add_subplot(1, 2, 2)  # 1행 2열의 서브플롯 중 두 번쨰 서브플롯을 생성
# 두 번째 서브플롯에 그려질 흡연 상태 데이터 개수 (인원)을 bar()함수를 이용하여 저장
plt.bar(index, smoking['count'])
plt.title('Smoking Type')
plt.ylabel('Count')
# x축 눈금 이름 지정
plt.xticks(index, ['Non-smoking(Female)', 'Smoking(Female)', 'Non-smoking(Male)', 'Smoking(Male)'])

# 기본 폰트는 아래 방법을 사용해서 알 수 있다
import matplotlib
print(matplotlib.rcParams['font.family'])
# ['sans-serif']

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 폰트 변경
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic'
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

x = np.arange(0, 5, 1)
y1 = x
y2 = x + 1
y3 = x + 2
y4 = x + 3

plt.plot(x, y1, '>-r', x, y2, 's-g', x, y3, 'd:b', x, y4, '-.Xc')
plt.legend(['데이터1', '데이터2', '데이터3', '데이터4'], loc='best')
plt.xlabel('X 축')
plt.ylabel('Y 축')
plt.title('그래프 제목')
plt.grid(True)
plt.show()

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 한글 폰트 사용
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic'
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

fruit = ['사과', '바나나', '딸기', '오렌지', '포도']
result = [7, 6, 3, 2, 2]

plt.pie(result)
plt.show()

# 크기를 변경해서 출력
plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.pie(result)
plt.show()

# 각 부채꼴 부분에 속하는 데이터의 라벨과 비율을 추가
plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.pie(result, labels=fruit, autopct='%.1f%%')
plt.show()

# 각 부채꼴 부분은 x축 기준 각도 0도를 시작으로 반시계 방향으로 그려짐
# x축 기준 각도 90도에서 시작해서 시계방향으로 그리는 예

plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.pie(result, labels=fruit, autopct='%.1f%%', startangle=90, counterclock=False)
plt.show()

# 그림자를 추가하고 특정 요소(사과)를 표시한 부채꼴 부분만 강조한 예.
explode_value = (0.1, 0, 0, 0, 0)
# 0.1 : 반지름의 10% 만큼 벗어나도록 설정.

plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.pie(result, labels=fruit, autopct='%.1f%%', startangle=90, 
        counterclock=False, explode=explode_value, shadow=True)
plt.show()

math = [76, 82, 84, 83, 90, 86, 85, 92, 72, 71, 100, 
        87, 81, 76, 94, 78, 81, 60, 79, 69, 74, 87, 82, 68, 79]
plt.hist(math)
plt.show()

# bins 를 8로 설정
plt.hist(math, bins=8)
plt.show()

# 1) 데이터 읽기
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel('../input/health_screenings_2020.xlsx')
data.head()

# data에서 남성(data.gender==1.0)의 성별, 키 데이터만 가져옴.
man_data = data.loc[data.gender == 1.0, ['gender', 'height']]
man_data.head()

plt.figure(figsize=(10, 6))
# hist() 메서드로 man_data 데이터의 키를 지정하고 계급 개수 20개 등의 속성을 지정.
plt.hist(man_data['height'], bins=20, label='Man')
plt.title('2020 Health Screenings Man Height Histogram')
plt.xlabel('height')
plt.ylabel('frequency')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

# 남성 및 여성 키 그룹 히스토그램

# data에서 남성(data.gender==1.0)의 성별, 키 데이터만 가져옴.
man_data = data.loc[data.gender == 1.0, ['gender', 'height']]
# data에서 여성(data.gender==2.0)의 성별, 키 데이터만 가져옴
woman_data = data.loc[data.gender == 2.0, ['gender', 'height']]
#%%
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 그래프 크기 지정
# hist() 메서드로 데이터의 키를 지정하고 계급 개수 20개 등의 속성을 지정.
plt.hist(man_data['height'], bins=20, alpha=0.5, label='Man')
plt.hist(woman_data['height'], bins=20, alpha=0.5, label='Woman')

plt.title('2020 Health Screenings Man & Woman Height Group Histogram')
plt.xlabel('height')
plt.ylabel('frequency')
plt.xlim(120, 200)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1) 데이터 읽기
data = pd.read_excel('../input/health_screenings_2020.xlsx')
data.head()

height_data = df1['height']  # 키 데이터만 가져와 height_data에 저장
weight_data = df1['weight']  # 몸무게 데이터만 가져와 weight_data에 저장
height_data.head()
'''
0    175
1    150
2    155
3    165
4    160
Name: height, dtype: int64
'''

plt.figure(figsize=(10, 4))  # 그래프 크기를 지정
plt.scatter(height_data, weight_data)  # x축 데이터에 height_data, y축 데이터에 weight_data 지정
plt.title('2020 Health Screenings Scatter Graph')
plt.xlabel('height')
plt.ylabel('weight')
plt.show()

# HDL, LDL, cholesterol 데이터를 가져와 각각의 변수에 저장.
HDL_data = df1['HDL']
LDL_data = df1['LDL']
cholesterol_data = df1['cholesterol']

plt.figure(figsize=(10, 6))  # 그래프 크기 지정

# scatter()에 x축 데이터와 y축 데이터를 지정하고 점 색상과 점 테두리 색상을 지정.
plt.scatter(cholesterol_data, LDL_data, color='r', edgecolor='w', label='Cholesterol*LDL')
plt.scatter(HDL_data, cholesterol_data, color='g', edgecolor='w', label='HDL*Cholesterol')
plt.scatter(HDL_data, LDL_data, color='b', edgecolor='w', label='HDL*LDL')

plt.title('2020 Health Screenings Group Scatter Graph')
# xlim(), ylim()으로 x축 및 y축의 최솟값과 최댓값을 지정
plt.xlim(-50, 500)
plt.ylim(-50, 500)
plt.legend()
plt.show()