• 【DataFrameの列データの加工】Series.apply(trimSecondsWithTime)
• 【使用箇所】睡眠管理CSVの時刻列("時:分:秒")の変換
• 【計算例】[入力] "05:30:00" => [出力] "05:30"

def trimSecondsWithTime(strTime: str) -> str:
    """
    時刻文字列("%H:%M:%S")から秒部分をトリムする
    :param strTime: 時刻文字列("%H:%M:%S") ※欠損値(None)有り
    :return: 秒をトリムした時刻文字列
    """
    if strTime is None or pd.isna(strTime):  # pandasでは nan のチェックが必要
        return ""

    timeValues: List[str] = strTime.split(":")
    return f"{timeValues[0]}:{timeValues[1]}"

• 【DataFrameの列データの加工】Series.apply(toMinute)
• 【使用箇所】棒グラフ(単位は分)用データ変換
• 【計算例】[入力] "05:30" => [出力] 330 (分)

def toMinute(strTime: str) -> Optional[int]:
    """
    時刻文字列("時:分")を分に変換する
    :param strTime: 時刻文字列("時:分") ※欠損値有り(None)
    :return: 分(整数), NoneならNone
    """
    if strTime is None or pd.isna(strTime):  # pandasでは nan のチェックが必要
        return None

    times: List[str] = strTime.split(":")
    return int(times[0]) * 60 + int(times[1])

• 【使用箇所】睡眠データプロット領域の左側Y軸ラベルの生成
• 【計算例】[入力] 330 (分) => [出力] "05:30"

def minuteToFormatTime(val_minutes: int) -> str:
    """
    分を時刻文字列("%H:%M")に変換する
    :param val_minutes: 分
    :return: 時刻文字列("%H:%M")
    """
    return f"{val_minutes // 60:#02d}:{val_minutes % 60:#02d}"

• 【使用箇所】入力パラメータ --year-month の末日計算時
• 【計算例】[入力] "2023-03" => [出力] 31

def calcEndOfMonth(str_year_month: str) -> int:
    """
    年月(文字列)の末日を計算する
    :param str_year_month: 年月(文字列, "-"区切り)
    :return: 末日
    """
    yearMonths = str_year_month.split("-")
    valYear, valMonth = int(yearMonths[0]), int(yearMonths[1])
    if valMonth == 12:
        valYear += 1
        valMonth = 1
    else:
        valMonth += 1
    # 月末日の翌月の1日
    valNextYearMonth = date(valYear, valMonth, 1)
    # 月末日の計算: 次の月-1日
    valLastDayOfMonth = valNextYearMonth - timedelta(days=1)
    return valLastDayOfMonth.day

• 【使用箇所】夜間トイレ回数プロット領域のX軸ラベルリスト生成時
• 【計算例】[入力] "2023-03-04", "06:15", "07:00" => [出力] "23:15"

def calcBedTime(strDate: datetime, strWakeupTime: str, strSleepingTime: str
                ) -> Optional[datetime]:
    """
    就寝時刻(前日)を計算する
    :param strDate: 測定日付文字列(ISO8601) ※必須
    :param strWakeupTime: 起床時刻文字列 ("%H:%M") ※必須
    :param strSleepingTime: 睡眠時間 ("%H:%M") ※任意 欠損値 None
    :return: (測定日付+起床時刻) - 睡眠時間
    """
    if strSleepingTime is None:
        return None

    wakeupDayTime: datetime = datetime.strptime(f"{strDate} {strWakeupTime}",
                                                FMT_DATETIME)
    valMinutes: int = toMinute(strSleepingTime)
    return wakeupDayTime - timedelta(minutes=valMinutes)

• 【使用箇所】睡眠管理データプロット領域のX軸ラベルリスト生成時
• 【計算例】[入力] 2023-03-01 => [出力] 2023-03-01 (水)

def makeDateLabel(strIsoDay: str) -> str:
    """
    X軸の日付ラベル文字列を生成する\n
    [形式] "日 (曜日)"
    :param strIsoDay: ISO8601 日付文字列
    :return: 日付ラベル文字列
    """
    val_date: datetime = datetime.strptime(strIsoDay, FMT_DATE)
    weekday_name = JP_WEEK_DAY_NAMES[val_date.weekday()]
    return f"{val_date.day} ({weekday_name})"

import argparse
import os
from datetime import date, datetime, timedelta
import pandas as pd
from pandas.core.frame import DataFrame, Series
# ...一部省略...
import util.date_util as du

# ISO8601フォーマット
FMT_DATE: str = '%Y-%m-%d'
# datetime変換フォーマット ※psqlでのCSVエクスポートが秒まで出力
FMT_DATETIME: str = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'
# ...一部省略...
# 睡眠管理データ(CSVファイル)で利用するカラム ※"pid"を除く
SLEEP_MAN_COLS: List[str] = [
    "measurement_day", "wakeup_time", "sleep_score", "sleeping_time", "deep_sleeping_time"
]

# 頻尿要因データ(CSVファイル)で利用するカラム ※"measurement_day"と"midnight_toilet_visits"
NOCT_FACT_COLS: List[str] = ["measurement_day", "midnight_toilet_visits"]

• プロット対象年月【 月間データ】: (例) -year-month 2023-03
• 睡眠管理CSVデータファイルパス: (例) --sleep-man datas/csv/sleep_management_202303.csv
• 頻尿要因CSVデータファイルパス: (例) --noct-fact datas/csv/nocturia_factors_202303.csv

if __name__ == '__main__':
    parser: argparse.ArgumentParser = argparse.ArgumentParser()
    # プロット対象年月
    parser.add_argument("--year-month", type=str, required=True,
                        help="年月 (例) 2023-04")
    # 睡眠管理CSVデータファイルパス: 年月のみか、複数月
    parser.add_argument("--sleep-man", type=str, required=True,
                        help="datas/csv/sleep_management.csv")
    # 頻尿要因CSVデータファイルパス: 年月のみか、複数月 ※件数は一致すること
    parser.add_argument("--noct-fact", type=str, required=True,
                        help="datas/csv/nocturia_factors.csv")
    args: argparse.Namespace = parser.parse_args()

    path_sleepMan: str = os.path.expanduser(args.sleep_man)
    path_noctFact: str = os.path.expanduser(args.noct_fact)
    # スクリプト直下の相対ファイルか、ユーザホームのCSV格納ディレクトリのファイル
    if not os.path.exists(path_sleepMan) or not os.path.exists(path_noctFact):
        app_logger.warning("CSV not found.")
        exit(1)

    year_month: str = args.year_month
    # 指定年月の開始日
    start_date: str = f"{year_month}-01"
    # 日付文字列チェック
    if not du.check_str_date(start_date):
        app_logger.warning("Invalid day format!")
        exit(1)

    # 指定年月の月末日
    endDay: int = calcEndOfMonth(year_month)
    # 指定年月の終了日
    end_date: str = f"{year_month}-{endDay:#02d}"

• ヘッダーは１行目
• "measurement_day"列 を日付として扱う: FMT_DATE='%Y-%m-%d' ※ISO8601フォーマット

    # 睡眠管理用DataFrame
    df_sleepMan: DataFrame = pd.read_csv(
        path_sleepMan, header=0,
        parse_dates=['measurement_day'], date_format=FMT_DATE,
        usecols=SLEEP_MAN_COLS
    )
    # 頻尿要因用DataFrame
    df_noctFact: DataFrame = pd.read_csv(
        path_noctFact, header=0,
        parse_dates=['measurement_day'], date_format=FMT_DATE,
        usecols=NOCT_FACT_COLS
    )

    # INNER JOIN (1:1)
    df_sleepMan = df_sleepMan.set_index('measurement_day').join(
        df_noctFact.set_index('measurement_day')
    )

    days: Series = df_sleepMan.index
    bedTimes: List[Optional[datetime]] = [
        calcBedTime(
            day.strftime(FMT_DATE), wakeup, sleeping) for day, wakeup, sleeping in zip(
            days, df_sleepMan['wakeup_time'], df_sleepMan['sleeping_time']
        )
    ])

• 起床時刻("%H:%M:%S")の秒部分をトリムする (【関数】trimSecondsWithTime) ※上段領域のX軸ラベル用に整形
• 睡眠時間("%H:%M:%S")を分(整数)に変換 (【関数】toMinute)
• 深い睡眠("%H:%M:%S")を分(整数)に変換 (【関数】toMinute)

    # 起床時刻("%H:%M:%S"): 秒部分をトリムする ※健康管理Androidアプリで入力した値が"%H:%M"
    df_sleepMan['wakeup_time'] = df_sleepMan['wakeup_time'].apply(trimSecondsWithTime)
    # 睡眠時間("%H:%M:%S"): 分(整数)に変換
    df_sleepMan['sleeping_time'] = df_sleepMan['sleeping_time'].apply(toMinute)
    # 深い睡眠("%H:%M:%S"): 分(整数)に変換
    df_sleepMan['deep_sleeping_time'] = df_sleepMan['deep_sleeping_time'].apply(toMinute)

• 【単月データの場合】 データ件数 ＜ 当該年月の日数
• 【複数月に跨るデータの場合】 (インデックスの開始日〜終了日までの件数) ＜ 当該年月の日数

    org_dataSize: int = df_sleepMan.index.shape[0]
    if org_dataSize < endDay:
        # 単月データで欠損値有り (測定日未登録)
        # https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.date_range.html
        df_sleepMan = df_sleepMan.reindex(
            pd.date_range(start=start_date, end=end_date, name='measurement_day')
        )
    else:
        # 複数月にまたがるCSV
        # 月間データを取り出す
        df_sleepMan = df_sleepMan.loc[start_date:end_date]
        filtered_dataSize: int = df_sleepMan.shape[0]
        # 月間データに欠損データが有る場合は埋める
        if filtered_dataSize < endDay:
            df_sleepMan = df_sleepMan.reindex(
                pd.date_range(start=start_date, end=end_date, name='measurement_day')
            )

• Matplotlib 公式ドキュメント: Figure size in different units
  https://matplotlib.org/stable/gallery/subplots_axes_and_figures/figure_size_units.html
• ■ 【px = px / (2.0 if density > 2.0 else density)】 ※複数の端末で試験した結果から導いた経験式

def pixelToInch(width_px: int, height_px: int, density: float) -> Tuple[float, float]:
    """
    携帯用の描画領域サイズ(ピクセル)をインチに変換する
    :param width_px: 幅(ピクセル)
    :param height_px: 高さ(ピクセル)
    :param density: 密度
    :return: 幅(インチ), 高さ(インチ)
    """
    px: float = 1 / rcParams["figure.dpi"]
    # ■ 複数の端末で試験した結果から導いた経験式
    px = px / (2.0 if density > 2.0 else density)
    inch_width = width_px * px
    inch_height = height_px * px
    return inch_width, inch_height

• 欠損データ（pd.isna(score)）の場合は描画をスキップ
• 睡眠スコアの値の範囲ごとにマーカーのスタイル(色)を変える
• 折れ線グラフとしてプロット
• 睡眠スコアはSeriesでは浮動小数点で格納されているため整数に整形して出力

def drawScoreWithMarker(axes: matplotlib.pyplot.Axes, scoreSer: Series) -> None:
    """
    睡眠スコア値出力とマーカー描画
    (1)非常に良い (2)良い (3) (1),(2)以外に該当するスコア値とマーカー
    :param axes: 描画領域
    :param scoreSer: 睡眠スコアSeries(欠損データ[pd.na]有り)
    """
    for x_idx, score in enumerate(scoreSer):
        if pd.isna(score):  # pandasを使う場合 nan のチェックが必要
            # 欠損データはスキップ
            continue

        # マーカースタイル
        if score >= 100 * RATE_SCORE_BEST:
            scatter_style: Dict = SCATTER_SCORE_BEST_STYLE
        elif score >= 100 * RATE_SCORE_GOOD:
            scatter_style: Dict = SCATTER_SCORE_GOOD_STYLE
        elif score < 100 * RATE_SCORE_BAD:
            scatter_style: Dict = SCATTER_SCORE_BAD_STYLE
        else:
            scatter_style: Dict = SCATTER_SCORE_NORMAL_STYLE
        # マーカープロット
        axes.scatter(x_idx, score, **scatter_style)
        # 睡眠スコアは整数 ※Seriesでは浮動小数点で格納されているため整数に整形
        axes.text(x_idx, score + 1, f"{score:.0f}", **PLOT_TEXT_STYLE)

def drawRectBackground(axes: matplotlib.pyplot.Axes,
                       y_pos_top: float, y_pos_bottom: float,
                       x_pos_start: float, x_pos_end: float,
                       facecolor: str, alpha: float = 0.2,
                       edgecolor: str = 'none') -> None:
    """
    睡眠スコアに応じた矩形領域を指定した背景色で描画
    :param axes: 描画領域
    :param y_pos_top: Y軸上端位置
    :param y_pos_bottom:  Y軸下端位置
    :param x_pos_start: X軸左端位置
    :param x_pos_end: X軸右端位置
    :param facecolor: 背景色
    :param alpha: アルファ値
    :param edgecolor: 矩形の線色
    """
    rect: Rectangle = Rectangle(
        xy=(x_pos_start, y_pos_bottom),
        width=(x_pos_end - x_pos_start), height=(y_pos_top - y_pos_bottom),
        facecolor=facecolor, edgecolor=edgecolor, alpha=alpha
    )
    axes.add_patch(rect)

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import rcParams
from matplotlib.axes import Axes
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.patches import Rectangle

• ※1 Flaskアプリに組み込む予定なのでサイズ、フォントなどの体裁に関する変数は事前に定義する
• ※2 スマートフォンの描画領域サイズは Flaskアプリではリクエストパラメーターから取得する

# 棒グラフの幅倍率
BAR_WIDTH: float = 0.7
# 睡眠スコアの最大値
SCORE_MAX: float = 100
# 睡眠スコアステップ
SCORE_STEP: float = 10
# 睡眠時間(単位:分)の最小値
SLEEP_TIME_MIN: int = 0
# 睡眠時間(単位:分)の最大値: 12時間
SLEEP_TIME_MAX: int = 12 * 60
# Y軸(睡眠時間): 30分間隔で水平線を描画
SLEEP_TIME_STEP: int = 30
# X軸のマージン
X_LIM_MARGIN: float = -0.5
# 睡眠スコア(下限): 非常に良い (90〜100)
RATE_SCORE_BEST: float = 0.9
# 睡眠スコア(下限): 良い (80〜89)
RATE_SCORE_GOOD: float = 0.8
# 睡眠スコア(下限): やや低い (60〜79)
# 睡眠スコア(下限): 低い (60未満)
RATE_SCORE_BAD: float = 0.6
# 睡眠スコアの背景色
#  非常に良い (90〜100)
COLOR_SCORE_BEST: str = 'gold'
#  良い (80〜89)
COLOR_SCORE_GOOD: str = 'lime'
#  やや低い (60〜79)
COLOR_SCORE_WORNING: str = 'red'
#  低い (60未満)
COLOR_SCORE_BAD: str = 'gray'
# 睡眠スコアが基準値以上の場合に描画するマーカー色
#   非常に良い(90)以上
MARKER_COLOR_SCORE_BEST: str = 'red'
#   良い(80)以上
MARKER_COLOR_SCORE_GOOD: str = 'green'
#   悪い
MARKER_COLOR_SCORE_BAD: str = 'gray'
# 折れ線の色: 睡眠スコア
SCORE_LINE_COLOR: str = 'black'
# 棒グラフの色: 睡眠時間
COLOR_BAR_SLEEPING: str = 'gold'
# 棒グラフの色: 深い睡眠時間
COLOR_BAR_DEEP_SLEEPING: str = 'violet'
# 凡例ラベル
LABEL_SLEEPING: str = '睡眠時間 (時:分)'
LABEL_DEEP_SLEEPING: str = '深い睡眠 (分)'
LABEL_SLEEP_SCORE: str = '睡眠スコア'
# 上端領域Y軸ラベル
TOP_AXES_LABEL: str = '夜間トイレ回数'
TOILET_VISITS_MIN: int = 0
TOILET_VISITS_MAX: int = 6

# スタイル辞書定数定義
# 睡眠スコア折れ線グラフスタイル
SCORE_LINE_STYLE: Dict = {'color': SCORE_LINE_COLOR, 'linewidth': 1.0}
# 睡眠スコア折れ線グラフスタイル
SCORE_TICKS_STYLE: Dict = {'color': SCORE_LINE_COLOR, 'fontsize': 9,
                            'fontweight': 'demibold'}
# 棒グラフの外郭線スタイル
BAR_LINE_STYLE: Dict = {'edgecolor': 'black', 'linewidth': 0.7}
# X軸のラベル(日+曜日)スタイル
X_TICKS_STYLE: Dict = {'fontsize': 9, 'fontweight': 'heavy', 'rotation': 90}
# 上段: X軸のラベル(起床時間)スタイル
TOP_X_TICKS_STYLE: Dict = {'fontsize': 8, 'fontweight': 'heavy', 'rotation': 90}
# 棒グラフの上部に出力する睡眠時間(時:分)のフォントスタイル
TIME_TICKS_STYLE: Dict = {'fontsize': 9}
# 深い睡眠用(分)スタイル: 赤
BAR_LABEL_STYLE: Dict = {'color': 'red', 'fontsize': 8, 'fontweight': 'heavy'}
# 睡眠時間用(時:分)スタイル: 黒
PLOT_TEXT_STYLE: Dict = {'fontsize': 8, 'fontweight': 'demibold',
                            'horizontalalignment': 'center', 'verticalalignment': 'bottom'}
# タイトルフォントスタイル
TITLE_FONT_DICT: Dict = {'fontsize': 10, 'fontweight': 'medium'}
# スキャッターマーカースタイル
MARKER_SIZE_WITH_MONTH: float = 9.
# https://matplotlib.org/stable/gallery/shapes_and_collections/scatter.html
# matplotlib.pyplot.scatter
#  #sphx-glr-gallery-shapes-and-collections-scatter-py
SCATTER_SCORE_BEST_STYLE: Dict = {
    'color': MARKER_COLOR_SCORE_BEST, 's': MARKER_SIZE_WITH_MONTH}
SCATTER_SCORE_GOOD_STYLE: Dict = {
    'color': MARKER_COLOR_SCORE_GOOD, 's': MARKER_SIZE_WITH_MONTH}
SCATTER_SCORE_NORMAL_STYLE: Dict = {
    'color': SCORE_LINE_COLOR, 's': MARKER_SIZE_WITH_MONTH}
SCATTER_SCORE_BAD_STYLE: Dict = {
    'color': MARKER_COLOR_SCORE_BAD, 's': MARKER_SIZE_WITH_MONTH}
# 上段: 夜間トイレ回数マーカースタイル ※一回り小さく
SCATTER_TOILET_VISITS_STYLE: Dict = {'color': 'blue', 's': 8.}

# 描画領域のグリッド線スタイル: Y方向のグリッド線のみ表示
AXES_GRID_STYLE: Dict = {'axis': 'y', 'linestyle': 'dashed', 'linewidth': 0.7,
                            'alpha': 0.75}
# 上段プロット領域:下段プロット領域比
GRID_SPEC_HEIGHT_RATIO: List[int] = [1, 5]
# 凡例位置 (上端,右側) ※睡眠スコア値が上端にプロットされることはまれのためプロットが隠れることが無い
LEGEND_LOC: str = 'upper right'

# スマートフォンの描画領域サイズ (ピクセル): Google pixel 4a
PHONE_PX_WIDTH: int = 1064
PHONE_PX_HEIGHT: int = 1704
# 同上: 密度
PHONE_DENSITY: float = 2.75