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# coding: utf-8
import pandas as pd

# 读取气象数据
tmp = pd.read_csv(
    u'47891_高松.csv',
    parse_dates={'date_hour': ["日期"]},
    index_col = "date_hour",
    na_values="×"
)

del tmp["时间"]  # ［时间］的列不使用，所以删除

# 列的名字中不要带有日语，所以仅把接下来要使用的列的名字修改成英语
columns = {
    "降水量(mm)": "rain",
    "气温(℃)": "temperature",
    "日照时间(h)": "sunhour",
    "湿度(％)": "humid",
}
tmp.rename(columns=columns, inplace=True)

# -- 可视化 --
import matplotlib.pyplot as plt

# 设定图像的尺寸
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 生成散布图
delta = tmp.index - pd.to_datetime('2012/07/01 00:00:00')
tmp['time'] = delta.days + delta.seconds / 3600.0 / 24.0

plt.scatter(tmp['time'], tmp['temperature'], s=0.1)
plt.xlabel('days from 2012/7/1')
plt.ylabel('Temperature(C degree)')

# 保存图表
plt.savefig('7-4-1-3-graph.png')

# coding: utf-8
import pandas as pd

# 读取气象数据
tmp = pd.read_csv(
    u'47891_高松.csv',
    parse_dates={'date_hour': ["日期"]},
    index_col = "date_hour",
    na_values="×"
)

del tmp["时间"]  # ［时间］的列不使用，所以删除

# 列的名字中不要带有日语，所以仅把接下来要使用的列的名字修改成英语
columns = {
    "降水量(mm)": "rain",
    "气温(℃)": "temperature",
    "日照时间(h)": "sunhour",
    "湿度(％)": "humid",
}
tmp.rename(columns=columns, inplace=True)

# -- 可视化 --
import matplotlib.pyplot as plt

# 设定图像的尺寸
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 生成散布图
delta = tmp.index - pd.to_datetime('2012/07/01 00:00:00')
tmp['time'] = delta.days + delta.seconds / 3600.0 / 24.0

plt.scatter(tmp['time'], tmp['temperature'], s=0.1)
plt.xlabel('days from 2012/7/1')
plt.ylabel('Temperature(C degree)')

# 保存图表
plt.savefig('7-4-1-3-graph.png')
# coding: utf-8 # 读取气象数据 # ［时间］的列不使用，所以删除 # 列的名字中不要带有日语，所以仅把接下来要使用的列的名字修改成英语 # -- 可视化 -- # 设定图像的尺寸 # 生成散布图 # 保存图表