#第４回コード例

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#p7
#データ解析用モジュール
import pandas as pd
#日本語フォントのインストール
!pip install japanize-matplotlib
#グラフ描画用モジュール
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib


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#p9

#pandasのインポート
import pandas as pd

file = pd.ExcelFile("kaiki.xlsx")
data = file.parse("宿泊者数")
data.head()


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#p10

#plot.scatterメソッドで散布図が描けます。
#xはx軸の列名、yはy軸の列名、figsizeはグラフの横縦のサイズです。
#axにはグラフのオブジェクト（サブプロットと呼ばれる）が代入されます。
ax = data.plot.scatter(x="日本人宿泊者数", y="外国人宿泊者数", figsize=(10, 5))


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#p12

#LinearRegressionクラスのインポート
from sklearn.linear_model import LinearRegression

#LinearRegressionオブジェクトの生成
reg = LinearRegression()
#xは日本人宿泊者数のデータ
#x = pd.DataFrame(x)
x = data["日本人宿泊者数"].values.reshape(-1, 1)

#yは外国人宿泊者数のデータ
y = data["外国人宿泊者数"]
#学習してパラメータを計算
reg.fit(x, y)
#傾きと切片の表示
print("傾き", reg.coef_[0])
print("切片", reg.intercept_)


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#p13

#傾きをa、切片をbに代入
a = reg.coef_[0]
b = reg.intercept_
#xが0でのyの値を計算
x0 = 0
y0 = a * x0 + b
#xが1500万人でのyの値を計算
x1 = 1.5e7
y1 = a * x1 + b
ax = data.plot.scatter(x="日本人宿泊者数", y="外国人宿泊者数", figsize=(10, 5))
ax.plot([x0, x1], [y0, y1]) #xが0とx　が1500万人で直線を描く


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#p14

print(a * 10000000 + b)


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#p16

#傾きをa、切片をbに代入
a = reg.coef_[0]
b = reg.intercept_
#xが0でのyの値を計算
x0 = 0
y0 = a * x0 + b
#xが1500万人でのyの値を計算
x1 = 1.5e7
y1 = a * x1 + b
ax = data.plot.scatter(x="日本人宿泊者数", y="外国人宿泊者数", figsize=(10, 5))
ax.plot([x0, x1], [y0, y1]) #xが0とx　が1500万人で直線を描く
for k, v in data.iterrows():
  ax.annotate(v[0], xy=(v[1], v[2]), size=12)


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#p18

#傾きをa、切片をbに代入
a = reg.coef_[0]
b = reg.intercept_
#xが0でのyの値を計算
x0 = 0
y0 = a * x0 + b
#xが1500万人でのyの値を計算
x1 = 1.5e7
y1 = a * x1 + b
ax = data.plot.scatter(x="日本人宿泊者数", y="外国人宿泊者数", figsize=(10, 5))
ax.plot([x0, x1], [y0, y1]) #xが0とx　が1500万人で直線を描く
for k, v in data.iterrows():
  if v[2] > 1000000:
    ax.annotate(v[0], xy=(v[1], v[2]), size=12)