import pandas as pd
import matplotlib as matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import display
%matplotlib inline

data = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/kojim/0a47ed4258222b0541a42aa9fd7da906/raw/a5d6a1a527deec269697c5b2ddab4157184af4ff/civ4.csv')
data.head(5)

data.head(3)

data.query("指導者 == 'kojim' & 金銭 > 5").head(3)

data['ターン数'].head(3)

0    0
1    0
2    0
Name: ターン数, dtype: int64

data[['ターン数', '指導者']].head(3)

(data['ターン数'] + 10).head(3)

0    10
1    10
2    10
Name: ターン数, dtype: int64

data['出力'] = data['研究'] + data['生産']
data.head(3)

data2 = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/kojim/0a47ed4258222b0541a42aa9fd7da906/raw/a5d6a1a527deec269697c5b2ddab4157184af4ff/civ4.csv')
data.append(data2, ignore_index=True).head(3)

data3 = pd.DataFrame(
    {'都市名': ['TXT_KEY_CITY_NAME_ATHENS'],
     '都市名(日本語)': ['アテネ']})
data3

pd.merge(data, data3, on='都市名', how='left').head(3)

data.groupby('指導者').sum()

data.groupby(lambda x: '偶数ターン' if data.ix[x]['ターン数'] % 2 else '奇数ターン').sum()

g = data.groupby(['指導者', '都市名']).sum()
g.head(10)

g.head(10).index.values

array([('TXT_KEY_LEADER_BARBARIAN', 'TXT_KEY_CITY_NAME_KASSITE'),
   ('TXT_KEY_LEADER_BARBARIAN', 'TXT_KEY_CITY_NAME_SAXON'),
   ('TXT_KEY_LEADER_BARBARIAN', 'TXT_KEY_CITY_NAME_YAYOI'),
   ('TXT_KEY_LEADER_GILGAMESH', 'TXT_KEY_CITY_NAME_BAD_TIBIRA'),
   ('TXT_KEY_LEADER_GILGAMESH', 'TXT_KEY_CITY_NAME_ERIDU'),
   ('TXT_KEY_LEADER_GILGAMESH', 'TXT_KEY_CITY_NAME_KISH'),
   ('TXT_KEY_LEADER_GILGAMESH', 'TXT_KEY_CITY_NAME_LAGASH'),
   ('TXT_KEY_LEADER_GILGAMESH', 'TXT_KEY_CITY_NAME_NIBRU'),
   ('TXT_KEY_LEADER_GILGAMESH', 'TXT_KEY_CITY_NAME_NIPPUR'),
   ('TXT_KEY_LEADER_GILGAMESH', 'TXT_KEY_CITY_NAME_SAXON')], dtype=object)

g.swaplevel(0, 1).head(10)

g.swaplevel(0, 1).sortlevel(0).head(3)

g2 = g[['出力']].head(3)
g2

g2.unstack()

data3 = data.query("指導者 == 'kojim' & ターン数 > 40 & ターン数 < 50")
data3

data3['累積出力'] = data['出力'].cumsum()
data3

data['出力'].sum()

data4 = data.query("指導者 == 'kojim' & ターン数 > 40 & ターン数 < 50").groupby(['都市名', 'ターン数']).sum()
data4

data4.groupby(level=0).cumsum()