複数のCSVファイルをグラフ化【GUIを使ってユーザーフレンドリーを目指す】

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib import font_manager
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import os
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox

# 日本語フォントの設定
font_path = 'C:\\Windows\\Fonts\\msgothic.ttc'
font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path)
plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()

# データをロードする関数
def load_data():
    global combined_data
    folder_path = filedialog.askdirectory()
    if not folder_path:  # ユーザーがキャンセルした場合
        return

    # 指定されたフォルダからCSVファイルを読み込み、結合する
    csv_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.csv')]
    data_frames = [pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file)) for file in csv_files]
    combined_data = pd.concat(data_frames)
    combined_data['datetime'] = pd.to_datetime(combined_data['datetime'])
    combined_data['datetime_num'] = combined_data['datetime'].map(pd.Timestamp.timestamp)

    # 単位選択用のメニューを更新する
    update_unit_menu()

# 単位選択用のメニューを更新する関数
def update_unit_menu():
    menu = unit_menu["menu"]
    menu.delete(0, "end")
    for unit in combined_data['unit'].unique():
        menu.add_command(label=unit, command=lambda value=unit: unit_var.set(value))
    unit_var.set("単位選択")

# 名前選択用のリストボックスを更新する関数
def update_name_listbox(*args):
    name_listbox.delete(0, tk.END)
    selected_unit = unit_var.get()
    if selected_unit != "単位選択":
        names = combined_data[combined_data['unit'] == selected_unit]['name'].unique()
        for name in names:
            name_listbox.insert(tk.END, name)

# グラフをプロットする関数
def plot_data():
    selected_unit = unit_var.get()
    selected_indexes = name_listbox.curselection()
    selected_names = [name_listbox.get(i) for i in selected_indexes]
    show_regression = regression_var.get()

    # 選択された単位と名前に基づいてデータをフィルタリング
    unit_data = combined_data[combined_data['unit'] == selected_unit]
    unit_data = unit_data[unit_data['name'].isin(selected_names)]

    plt.figure(figsize=(15, 8))

    # 各名前に対してグラフをプロット
    for name in selected_names:
        subset = unit_data[unit_data['name'] == name]
        plt.plot(subset['datetime'], subset['value'], label=name)

        # 線形回帰モデルを表示する場合
        if show_regression:
            X = subset['datetime_num'].values.reshape(-1, 1)
            y = subset['value'].values
            model = LinearRegression().fit(X, y)
            predicted = model.predict(X)
            plt.plot(subset['datetime'], predicted, linestyle='dashed', color=plt.gca().lines[-1].get_color(), label=f'{name} - 予測')

    plt.xlabel('Datetime')
    plt.ylabel('Value')
    plt.title(f'Graph for {selected_unit}')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()

# グラフ表示ボタンがクリックされた時の動作
def on_plot_button_click():
    plot_data()

# GUIのセットアップ
root = tk.Tk()
root.title("グラフ作成ウィンドウ")

# ファイル読み込みボタン
load_data_button = tk.Button(root, text="ファイル読み込み", command=load_data)
load_data_button.pack()

# 単位選択メニュー
unit_var = tk.StringVar(root)
unit_var.set("単位選択")
unit_var.trace('w', update_name_listbox)  # 単位が選択されたら名前リストボックスを更新
unit_menu = tk.OptionMenu(root, unit_var, "単位選択")
unit_menu.pack()

# 名前選択リストボックス（複数選択可能）
name_listbox = tk.Listbox(root, selectmode='multiple', exportselection=0)
name_listbox.pack(side="left", fill="both", expand=True)

# 名前リストボックス用のスクロールバー
scrollbar = tk.Scrollbar(root, orient="vertical")
scrollbar.config(command=name_listbox.yview)
scrollbar.pack(side="right", fill="y")
name_listbox.config(yscrollcommand=scrollbar.set)

# 線形回帰表示オプションのチェックボックス
regression_var = tk.BooleanVar(root)
regression_check = tk.Checkbutton(root, text="トレンドラインを描く", variable=regression_var)
regression_check.pack()

# グラフを表示するボタン
plot_button = tk.Button(root, text="グラフを表示", command=on_plot_button_click)
plot_button.pack()

# GUIの開始
root.mainloop()