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

# economics 데이터(시계열 데이터) 불러오기
economics = pd.read_csv('../input/economics.csv')

'''
         date    pce       pop  psavert  uempmed  unemploy
0  1967-07-01  506.7  198712.0     12.6      4.5      2944
1  1967-08-01  509.8  198911.0     12.6      4.7      2945
2  1967-09-01  515.6  199113.0     11.9      4.6      2958
3  1967-10-01  512.2  199311.0     12.9      4.9      3143
4  1967-11-01  517.4  199498.0     12.8      4.7      3066
'''

# x축에는 시간을 나타낸 date, y축에는 실업자 수를 나타낸 uneploy를 지정
sns.lineplot(data=economics, x='date', y='unemploy')
plt.show()

# 날짜 시간 타입 변수 만들기
# date 타입을 날짜 시간 타입으로 변경해서 date2 변수 추가
economics['date2'] = pd.to_datetime(economics['date'])

# 변수 타입 확인
economics.info()
'''
RangeIndex: 574 entries, 0 to 573
Data columns (total 7 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype         
---  ------    --------------  -----         
 0   date      574 non-null    object        
... 생략...    
 6   date2     574 non-null    datetime64[ns]
 '''

# 연도 변수 추가
economics['year'] = economics['date2'].dt.year
economics.head()

# 연도를 나타낸 변수를 sns.lineplot()의 x에 입력하면 x축에 연도가 표시
sns.lineplot(data=economics, x='year', y='unemploy')
plt.show()

# 신뢰구간 제거
sns.lineplot(data=economics, x='year', y='unemploy', errorbar=None)
plt.show()

# date2로 그래프 바로 생성
sns.lineplot(data=economics, x='date2', y='unemploy')
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()