import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel('../input/fine_dust.xlsx', index_col='area')
data2016 = data[2016]
data2016.head()
'''
area
Seoul       48.0
Gyeonggi    53.0
Incheon     49.0
Busan       44.0
Daegu       43.0
Name: 2016, dtype: float64
'''

# 2016년 지역별 미세먼지 세로 막대 그래프
plt.figure(figsize=(15, 4))
plt.bar(data2016.index, data2016, color='g')  
# x축에 data2016의 인덱스를, y축 데이터에 data2016 값을 지정
plt.title('2016 Fine Dust Bar Graph')
plt.xlabel('area')
plt.ylabel('micrometer')
plt.ylim(35, 55)  # y축 범위를 35-55 정함
plt.grid()
plt.show()

import numpy as np
index = np.arange(4)
# NumPy의 np.arange() 함수는 주어진 범위와 간격에 따라 균일한 값을 갖는 어레이를 반환

plt.figure(figsize=(15, 4))
df1 = data.loc['Seoul':'Busan', 2016:2019]  
# (행) 서울, 경기, 인천, 부산 지역의 (열) 2016~2019년 데이터만 추출.

for year in range(2016, 2020):
    chart_data = df1[year]  # 연도별로 데이터 가지고 옴.
    plt.bar(index, chart_data, width=0.2, label=str(year))  # 두께 0.2의 막대 그래프를 지정.
    index = index + 0.2   # 출력되는 위치를 0.2씩 이동
    
plt.title('2016 ~ 2019 Fine Dust Group Bar Graph')
plt.xlabel('area')
plt.ylabel('micrometer')
plt.ylim(35, 55)
# x축 눈금을 가운데로 지정하기 위해 막대그래프를 마지막 위치에서 0.5 빼주고, x축 눈금 이름을 지정.
plt.xticks(index - 0.5, ['Seoul', 'Gyeonggi', 'Incheon', 'Busan'])
plt.legend()
plt.show()

# 2016 ~ 2019 지역별 미세먼지 그룹 누적 가로 막대 그래프
ndex = np.arange(4)

plt.figure(figsize=(15, 4))
df1 = data.loc['Seoul':'Busan', 2016:2019]  # 서울, 경기, 인천, 부산 지역의 2016~2019년 데이터만 추출.
for year in range(2016, 2020):
    chart_data = df1[year]  # 연도별로 데이터 가지고 옴.
    plt.barh(index, chart_data, label=str(year))  # barh() 사용
    
plt.title('2016~2019 Fine Dust Group Bar Graph')
plt.ylabel('area')
plt.xlabel('micrometer')
plt.xlim(30, 55)
plt.yticks(index, ['Seoul', 'Gyeonggi', 'Incheon', 'Busan'])
plt.legend()
plt.show()

# 2001년 ~ 2019년까지의 미세먼지 데이터 'fine_dust.xlsx'를 이용하여 선 그래프로 표현.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1) 2019년 데이터 읽기
data = pd.read_excel('../input/fine_dust.xlsx', index_col='area')
data

# 2) 2019년 지역별 미세먼지 선 그래프
plt.figure(figsize=(15, 4))
plt.plot(data2019, color='b', marker='o')  # 파란색 선과 원형 마커 지정
plt.title('2019 Fine Dust Line Graph')  # 제목 설정
plt.xlabel('area')  # x축 명칭
plt.ylabel('micrometer')  # y축 명칭
plt.grid()  # 격자 표시
plt.show()

# 3) 2016 ~ 2019년 미세먼지 선 그래프
# 2016년 데이터를 가져와 chartdata에 저장하고 마커 및 이름을 지정하는 과정을 2019년까지 반복.
plt.figure(figsize=(15, 4))
for year in range(2016, 2020):
    plt.plot(data[year], marker='o', label=year)
plt.title('2016~2019 Fine Dust Line Graph')
plt.xlabel('area')
plt.ylabel('micrometer')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

# 제목 지정
import matplotlib.pyplot as plt  # 모듈 import

plt.title('Line Graph')  # 제목 지정
xdata = [2, 4, 6, 8]  # x 축 값 지정
ydata = [1, 3, 5, 7]  # y 축 값 지정
plt.plot(xdata, ydata)
plt.show()

# 범례 지정
plt.title('Legend')
data1 = [2, 4, 6, 8]
data2 = [8, 6, 4, 2]
plt.plot(data1, label='asc')
plt.plot(data2, label='desc')
plt.legend()
plt.show()

# 색상 지정
xdata = [2, 4, 6, 8]
ydata = [1, 3, 5, 7]
plt.plot(xdata, ydata, color='red')
plt.show()

# x축 및 y축 이름 지정
xdata = [2, 4, 6, 8]
ydata = [1, 3, 5, 7]
plt.plot(xdata, ydata)
plt.xlabel('X value')
plt.ylabel('Y value')
plt.show()

# 그래프 선 모양 지정
xdata = [2, 4, 6, 8]
ydata = [8, 6, 4, 2]
plt.plot(data1, color='r', label='dashed', linestyle='--')
plt.plot(data2, color='g', label='dotted', linestyle=':')
plt.legend()
plt.show()

# 그림 범위 지정
plt.title('X, Y range')
xdata = [10, 20, 30, 40]
ydata = [1, 3, 5, 7]
plt.plot(xdata, ydata, color='b', linestyle='--', marker='o', markersize='10')
plt.xlim(0, 50)
plt.ylim(-5, 15)
plt.show()

import pandas as pd

my_score = [[60, 90, 95], [80, 75, 100], [65, 85, 90], 
            [85, 70, 90], [95, 90, 85], [75, 85, 90], [85, 80, 75]]
subject = ['kor', 'math', 'eng']
df = pd.DataFrame(my_score, columns=subject)
df

from matplotlib import pyplot as plt

df.plot(kind='line')
plt.show()

# 엑셀 파일 dust1.xlxs 파일을 불러와서 데이터프레임을 생성
import pandas as pd

dust = pd.read_excel('../input/dust1.xlsx')
dust.head()

# 데이터 분석에 필요없는 '지역', '망', '측정소 코드' 컬럼을 삭제하고 특정 값으로 새로운 컬럼을 생성.

dust = dust.drop(['지역', '망', '측정소코드'], axis=1)
# axis의 기본값이 axis=0 으로 행 삭제가 됨. 컬럼을 삭제하기 위해서는 axis=1을 반드시 사용.
dust.head()

# 새로운 컬럼 생성
dust['city'] = '서울'
dust.head()

dust.rename(columns={'측정소명': 'name', '측정일시': 'date', '주소': 'addr'}, inplace=True)
dust.columns

'''
Index(['name', 'date', 'SO2', 'CO', 'O3', 'NO2', 'PM10', 'PM25', 'addr',
       'city'],
      dtype='object')
'''

# 숫자 int 형을 문자열로 변환
dust['date'] = dust['date'].astype(str)
dust['date'] = dust['date'].str.slice(0, 8)
dust.head()

# 문자 형식을 날짜형으로 변환
dust['date'] = pd.to_datetime(dust['date'])
dust.dtypes
'''
name            object
date    datetime64[ns]
...
'''

# 날짜 형식 활용 : Series.dt.형식
dust['year'] = dust['date'].dt.year
dust['month'] = dust['date'].dt.month
dust['day'] = dust['date'].dt.day
dust.head()

# 병합할 원본 데이터 확인
s1 = pd.read_excel('../input/nation.xlsx')
s1.head()

s2 = pd.read_excel('../input/code.xlsx')
s2.head()

# 데이터 병합 : 공통 컬럼을 기준
pd.merge(s1, s2, on='국적코드')

import pandas as pd

s1 = pd.read_excel('../input/nation.xlsx')
s1

s1.groupby('국적코드').sum()
# 국적코드를 그룹별로 합친다. (숫자 뿐만 아니라 문자열도 합침)

s1.groupby('성별').sum()
# 성별로 나누어 다른 항목을 합친다.

s1.groupby(['국적코드', '성별']).sum()

import pandas as pd

df = pd.read_csv('../input/weather.csv', index_col='date')
# 두 개다 결과가 같다.
df['max_wind'].isna()
df['max_wind'].isnull()

'''
출력 결과)
2010-08-01,False
2010-08-02,False
2010-08-03,False
2010-08-04,False
2010-08-05,False
2010-08-06,False
2010-08-07,False
2010-08-08,False
2010-08-09,False
2010-08-10,False
'''

df.notnull().sum()

'''
temp         3653
max_wind     3649
mean_wind    3647
dtype: int64
'''

# 결측 데이터 대체하기 : 평균값으로 대체
df['max_wind'].fillna(df['max_wind'].mean(), inplace=True)
df['mean_wind'].fillna(df['mean_wind'].mean(), inplace=True)

# 결측 데이터 대체 후 확인
df.isna().sum()
'''
temp         0
max_wind     0
mean_wind    0
dtype: int64
'''

# 단일 컬럼 선택하기
df = pd.read_csv('../input/weather.csv')
df['temp'] 
# df.temp와 같다

'''
출력 결과)
0       28.7
1       25.2
2       22.1
3       25.3
4       27.2
        ... 
3648    22.1
3649    21.9
3650    21.6
3651    22.9
3652    25.7
Name: temp, Length: 3653, dtype: float64
'''

👩🏻‍🚀  인덱스 숫자를 사용하면 행을 슬라이싱할 수 있음

# 숫자 3은 (위에서 0부터 시작) 4번째 행이라는 뜻.
df.iloc[3]

'''
처리 결과)
date         2010-08-04
temp               25.3
max_wind            6.6
mean_wind           4.2
Name: 2010-08-04, dtype: object
'''

# 조건에 맞는 데이터를 추출
w = df['temp'] > 30
w

'''
출력 결과)
date
2010-08-01    False
2010-08-02    False
2010-08-03    False
2010-08-04    False
2010-08-05    False
              ...  
2020-07-27    False
2020-07-28    False
2020-07-29    False
2020-07-30    False
2020-07-31    False
Name: temp, Length: 3653, dtype: bool
'''