%matplotlib inline

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

data = pd.read_csv('d:/Temporary/civ4log_techwar.csv')
#data = pd.read_csv('d:/Temporary/civ4log_tech_peaceful.csv')
def p(data):
    d2 = data.groupby(['指導者','ターン数']).count()
    d3 = d2.groupby(level=[0]).sum()
    d3['技術/ターン'] = d3['技術']/data['ターン数'].max()
    display(d3)

display('戦争依頼たくさん')
p(pd.read_csv('d:/Temporary/civ4log_techwar.csv'))
display('平和な世界')
p(pd.read_csv('d:/Temporary/civ4log_tech_peaceful.csv'))

#d4 = d3.swaplevel(0,1).sortlevel(0)
#d4.unstack().fillna(method='pad').plot(alpha=0.6, figsize=(24,12))

'戦争依頼たくさん'

	技術	技術/ターン
指導者
TXT_KEY_LEADER_BARBARIAN	68	0.194286
TXT_KEY_LEADER_BISMARCK	72	0.205714
TXT_KEY_LEADER_JOAO	71	0.202857
TXT_KEY_LEADER_MANSA_MUSA	73	0.208571
TXT_KEY_LEADER_PERICLES	73	0.208571
TXT_KEY_LEADER_ROOSEVELT	71	0.202857
TXT_KEY_LEADER_WILLEM_VAN_ORANJE	70	0.200000
kojim	86	0.245714

'平和な世界'

	技術	技術/ターン
指導者
TXT_KEY_LEADER_BARBARIAN	71	0.213855
TXT_KEY_LEADER_BISMARCK	72	0.216867
TXT_KEY_LEADER_JOAO	67	0.201807
TXT_KEY_LEADER_MANSA_MUSA	71	0.213855
TXT_KEY_LEADER_PERICLES	68	0.204819
TXT_KEY_LEADER_ROOSEVELT	74	0.222892
TXT_KEY_LEADER_WILLEM_VAN_ORANJE	71	0.213855
kojim	85	0.256024