from __future__ import print_function
from ipywidgets import interact, interactive, fixed, interact_manual
%matplotlib inline
import ipywidgets as widgets
from typing import Tuple
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import pandas as pd
import seaborn as sns
import sys
print("hallo world")
hallo world
Anka = pd.read_excel (r"O:\Agrosta Wonderful\X-Anka japka\Polifenoli Anka 18022020_3.xlsx", 0) #bere file
print(Anka.columns) #naredi array z imeni stolpcev - izberemo katere od teh podatkov želimo prikazati
#nadaljujemo z ugotalvjanjem ukikatnih obravnavanj:
print("Stolpec meso - deli merjeni: ", end =" "); print(pd.unique(Anka["meso"]))
print("Sorta: ", end =" "); print(pd.unique(Anka["sorta"]))
print(pd.unique(Anka["čas"]))
print(pd.unique(Anka["lokacija"]))
print(pd.unique(Anka["C-L"]))
Index(['meso', 'sorta', 'čas', 'lokacija', 'C-L', 'naziv', 'zaporedje', 'cryptochlorogenic acid', 'chlorogenic acid', 'catechin', 'epicatechin', 'neochlorogenic acid', 'Phlorizin', 'Procyanidin B1', 'procyanidin B2_B4', 'Quercetin_13_1Rha', 'quercetin-13-1Glc_Gal', 'rutin', 'p_1coumaric acid', 'Phloretin Xylo Glc', '3_1Hydroxyphloretin', '3_1hydroxy_1Phlorizin', 'cy3_1gal', 'sum of hydroxycinnamic acids', 'sum of dihydrochalcones', 'sum of flavonols', 'sum of flavanols'], dtype='object') Stolpec meso - deli merjeni: ['meso' 'kožica' 'list'] Sorta: ['ZL' 'MA'] ['SKLAD' 'OBR' nan] ['BR' 'RE'] ['BR SKLAD' 'RE SKLAD' 'BR OBR' 'RE OBR' 'BR' 'RE']
#dva = Zid.loc[(Zid['IZLOCITI'] == 0) ] # izloci oznacene
dd=pd.unique(Anka["meso"])
print(dd)
k = ['cryptochlorogenic acid', 'chlorogenic acid', 'catechin', 'epicatechin', 'neochlorogenic acid', 'Phlorizin', 'Procyanidin B1',
'procyanidin B2_B4', 'Quercetin_13_1Rha', 'quercetin-13-1Glc_Gal',
'p_1coumaric acid', 'Phloretin Xylo Glc',
'3_1Hydroxyphloretin',
'3_1hydroxy_1Phlorizin', 'sum of hydroxycinnamic acids', 'sum of dihydrochalcones',
'sum of flavonols', 'sum of flavanols' #'cy3_1gal'] #izberemo katere parametre želimo računati - Glej kaj natisne "h"
]
def f(dd, x):
Ank = Anka.loc[(Anka['meso'] == dd)]
ll = Ank[x] #da kličemo vsak stolpec
#m = sum(InLop[x]) / len(InLop[x]) #povprečje
#print(m)
#dd = 1
nn = 'test.' + ll.name +'.png'# naredimo string za poimenovanje datotek
InLop = Ank.loc[(Ank[x] > 0)] #izbere samo tiste ki so večje od 0 - izloči besedilo
st = len(InLop[x])
print(st)
#print("Število podatkov: " + st)
yy=InLop[x]
#print(yy)
fig, ax = plt.subplots()
sns.boxplot(x="sorta", y=yy, hue="C-L", data=InLop, palette="Set3", ax=ax) #hue="meso",
plt.show()
print(nn)
return(x,dd)
interact(f, x=k, dd=m);
['meso' 'kožica' 'list']
interactive(children=(Dropdown(description='dd', options=('meso', 'kožica', 'list'), value='meso'), Dropdown(d…
for x in k:
ll = Ank[x] #da kličemo vsak stolpec
nn = 'Meso_Sorta-cas-lokacija.' + ll.name +'.png'# naredimo string za poimenovanje datotek
InLop = Ank.loc[(Ank[x] > 0)] #izbere samo tiste ki so večje od 0 - izloči besedilo
#m = sum(InLop[x]) / len(InLop[x]) #povprečje
#print(m)
print(len(InLop[x]))
yy=InLop[x]
#print(ena[x])
## RIŠE BOXPLOT
plt.close() #zapre vsak graf od prej
fig, ax = plt.subplots()
sns.boxplot(x="sorta", y=yy, hue="C-L", data=InLop, palette="Set3", ax=ax) #hue="meso",
plt.show() #prikaže vsak graf
#fig = bp.get_figure() # da graf v objekt fig
print(nn) # v log izpiše ime grafa ki ga je naredil
fig.savefig(nn) # shrani graf pod imenom "nn"
22
Meso_Sorta-cas-lokacija.cryptochlorogenic acid.png 40
Meso_Sorta-cas-lokacija.chlorogenic acid.png 28
Meso_Sorta-cas-lokacija.catechin.png 33
Meso_Sorta-cas-lokacija.epicatechin.png 18
Meso_Sorta-cas-lokacija.neochlorogenic acid.png 40
Meso_Sorta-cas-lokacija.Phlorizin.png 20
Meso_Sorta-cas-lokacija.Procyanidin B1.png 25
Meso_Sorta-cas-lokacija.procyanidin B2_B4.png 39
Meso_Sorta-cas-lokacija.Quercetin_13_1Rha.png 21
Meso_Sorta-cas-lokacija.quercetin-13-1Glc_Gal.png 20
Meso_Sorta-cas-lokacija.p_1coumaric acid.png 40
Meso_Sorta-cas-lokacija.Phloretin Xylo Glc.png 4
Meso_Sorta-cas-lokacija.3_1hydroxy_1Phlorizin.png 40
Meso_Sorta-cas-lokacija.sum of hydroxycinnamic acids.png 40
Meso_Sorta-cas-lokacija.sum of dihydrochalcones.png 40
Meso_Sorta-cas-lokacija.sum of flavonols.png 36
Meso_Sorta-cas-lokacija.sum of flavanols.png