概要
・pd.to_datetimeは便利。
・pd.read_csvするとき、文字コードは気にする必要がある。
・seaborn良いかも。
使うデータについて
Excelファイル
・日付データを含む
・いろんな列がある
・1行目は無駄なデータがはいっている
○○,○○,2016/8/11,○○,○○
みたいなデータ。日付の要素名は、仮に「期限」とする。データについて、もう少し詳細に書くと、
...,件名(文字列),...,期限(%Y/%m/%d),...,
データの読み込み（pands）
これをまずはcsvファイルとしてpandasから読み込む準備として、csv形式で、Excelからエクスポートした。
次にDataFrameとしての読込。
data = pd.read_csv('./ファイル.csv', encording='Shift-jis', skiprows=1)
encording='Shift-jis'するまでに少し時間がかかった。
Python3なら、特に文字コード気にしなくてもエラー出ないという勝手なイメージがあったがそんなこともなかったです。
目的箇所の抜き出し
今回は、日付部分が未来になっているところを抜き出すとする。
そこで、日付部分のデータ抜き出しと、今日の日付との比較を行い、フィルタとして保持する。
myfilter = pd.to_datetime(data['期限']. format='%Y/%m/%d', error='coerce' > datetime.datetime.today()
ここらへんはもう改変余裕で、期限を過ぎているところを抜き出したければ、
myfilter = pd.to_datetime(data['期限']. format='%Y/%m/%d', error='coerce' < datetime.datetime.today()
pd.to_datetimeに行き着くのに時間がすこしかかった。とても便利な日付操作のメソッドがpandasには用意されているのですね。
http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2014/11/09/183603
を参考にしました。
error='coerce'もすこしひっかかりました。日付データに日付を入力せず、記号を入力している行があり、これがエラーの原因になっていました。今回は、エラーをNaTにすることにしました。他に2種類の方法があります。
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.to_datetime.html
を参考にしてください。
その他のパターン（日数計算）
設定された期限から今日までに、どれくらいの日数が経過したかを知りたければ、datetimeどおしの引き算をすればよい。例えば、
days = datetime.datetime.today() - pd.to_datetime(data['期限'], format=%Y/%m/%d, errors='coerce')
これをplotしたい場合には、そのままでは出力できない（数値データじゃない、といわれる）ので、例えば、
days = days / np.timedelta64(1, 'D')
とわり算をして、float型にする必要がある。ここに至るまでもまあまあ時間がかかった。
その他のフィルタ作成パターン（NaTの箇所を抜き出す）
pd.to_datetime()するときに、、errors='coerce'にすると、エラーはNaTになりますが、これがNaTのところを抜き出す、例えば、日付データが未記入のデータを抽出したいような場合には、
filter = pd.to_datetime(...).isnull()
です。NaTはisnull()です。これもちょっと検索して見つけるのに時間かかりました。
出力用データの作成
あとは、フィルタをつかって出力するだけですが、特定の情報（列）だけ出力すればよかったので、
print(data[myfilter]['特定の列の名前'])
としました。後は適当に変更すれば、ファイルとして出力もできるので、おっきなExcelファイルから特定のデータ（行）を抜き出して、あと期限まで何日か、を可視化したりしようと思います。
グラフ化
pandasのDataFrameのデータは、seabornでグラフ化するのがよさそう。
件名を縦軸に、横軸を日数にした棒グラフにしたければ、
sns.barplot(x='日数', y='件名',data=data)
という感じ。グラフに利用したい列名を、xとyで指定すれば、seabornが勝手にうまくまとめてくれる。
参考は、https://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/examples/horizontal_boxplot.html
です。
seaborn(matplotlib)のグラフ位置を微調整したい場合には、
plt.subplot_adjust(left=*, right=*, top=*, bottom=*)を利用します。
これは、実際にグラフを表示して微調整すると感覚つかめますが、グラフの見える領域のいちばん右端を1.0としたときの、グラフの左端の位置と右端の位置のようです。
だから、right=1.0より大にすると見える領域からグラフがはみ出ます。例えば、left=0.5, right=1.0とすると、半分がグラフ領域になり、左がたくさん空いたグラフになります。そして、必ず、left<rightです。topとbottomの関係も似たようなものです。
グラフで日本語フォントを使いたい場合
fp = FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\YUGOTHL.TTC`. size=10)
とかして、
plt.xtics(fontproperties=fp)
plt.ytics(fontproperties=fp)
とかすれば、x軸でもy軸でも日本語が文字化けしません。使うフォントはお好みで。エクスプローラで調べれば出てきます。ただ、フォント閲覧用のGUIになるので、パスを見るのがちょっと手間かも。
ラベルで日本語使いたい場合には、
plt.ylabel('ラベル', fontproperties=fp)
です。
グラフの表示もしくは、保存
plotしたグラフの表示は、
plt.show()
保存したい場合には、
plt.savefig('ファイル名')
ファイル保存するときには、plt.savefig('ファイル名', dpi=300)のような解像度の指定もできる。
ファイル名に日付を利用したい場合は例えば、
today = datetime.datetime.now()
plt.savefig("ファイル名_{}-{}-{}.png".format(today.year, today.month, today.day))
などとする方法がある（例：ファイル名_2016-08-14.png）。もっとスマートな方法もある気がするけど、いまの自分にはこれしかわからない。けど、format関数便利ですよね。