import numpy as np
import math
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

df = gpd.read_file("africa.geojson")
locations = pd.read_excel("coordinate.xlsx")

prm_list = []

# 5列目以降 (=文法特徴と各言語の値が入っている列) を取得し、リストのリストにする。ここの値は自分のデータによって変えること。
for i in range(4,len(locations.columns)):
    a = locations.iloc[:, i].tolist()
    a = list(set(a))
    a.insert(0,locations.iloc[:, i].name)
    prm_list.append(a)

# カラーマップを取得。cmap(整数値)とすることで、色サイクルのN番目の色を取得できる。10で1サイクルなので、cmap(11)はcmap(1)と同じ値を返す。
cmap = plt.get_cmap("tab10")

# エクセルの空欄値をどう処理するか。この値がTrueなら出力しない。Falseなら出力し、凡例には marker_name の文字列が表示される。
isBlankNeglected = True

with plt.style.context("ggplot"):
    # このループでは、各文法特徴について一つの地図を描画する。
    for prm in prm_list:
        df.plot(figsize=(8,8), edgecolor='black', facecolor='white', linewidth = 0.5);
        i = 0
        # このループでは、各言語の具体的な値を取得し、地図上に描写する。
        for item in prm[1:]:
            if isBlankNeglected == True and type(item)!= str:# NaNをとばす
                pass
            else:
                # NaNならN/Aという名前、それ以外は文法特徴を名前にする。
                if type(item)!= str:
                    label_name = "N/A"
                else:
                    label_name = str(item)
                # query (検索条件) を設定する。
                query = str(prm[0])+ " == " + '"' + str(item) + '"'
                # locations.query(クエリの文字列)とすることで、検索条件に適合する座標情報が取得できる。
                location = locations.query(query)
                plt.scatter(location.longitude, location.latitude, marker='v', s=50, color=cmap(i), alpha=0.8, linewidths = 2, label = label_name)
                plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper right', borderaxespad=0, fontsize=18)
                i += 1

        filename = prm[0]
        plt.savefig(filename + ".png", format="png", dpi=400, bbox_inches='tight', pad_inches=0)
        # plt.show()
        plt.close()

for i in range(4,len(locations.columns)):