csvファイルからの図の表示オプション

Question

pythonで、csvファイルから経時変化グラフを描きたい

0時から24時までのプロットグラフを、折れ線グラフにするコードを示します。
こちらで、グラフを表示できるようになったのですが、以下の数点を実現したいと思います。

実現したいこと

1. excelで作ったグラフのように(添付図参照)、プロットを折れ線グラフを両方表示したい。かつ折れ線グラフをexcelで作ったグラフのように滑らかに表示したい。
2. 特定の日にちデータだけ太線で示す。
3. すべてのフォントを一括でboldで示す。

###該当のcsvデータ
https://firestorage.jp/download/5c2e9cf05118ca0041b2f25fb1e72b8bd3366d5a

該当のソースコード

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as md
from datetime import datetime, timedelta

df = pd.read_csv('hada_glucose_2022-8-25_present3.csv', parse_dates=['time'])

org_date = '2022-1-01'
st = datetime.strptime(org_date, '%Y-%m-%d')
xlim = [pd.to_datetime(st), pd.to_datetime(st+timedelta(days=1))]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(17,9))

plt.rcParams["font.family"] = "Helvetica"
plt.rcParams["font.size"] = 12
ax.set_xlabel("Time", fontweight='bold')
ax.set_ylabel("Interstitial glucose level / mg/dL", fontweight='bold')

#for day, gdf in df.groupby(pd.Grouper(key='Time', freq='D')):
for day, gdf in df.groupby([df['time'].dt.date]):
gdf = gdf.copy() # Suppress SettingWithCopyWarning

gdf['time'] = pd.to_datetime(gdf['time'].dt.strftime(f'{org_date} %H:%M'))
gdf.plot( ax=ax, x='time', y='IGT / mg/dL', label=day.strftime('%Y-%m-%d'))

ax.set_xlim(xlim)
ax.xaxis.set_major_locator(md.HourLocator(interval = 1)) # 1hour
ax.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter("%H:%M")) # hour:min
ax.grid(which = "major", axis = "x", color = "black", alpha = 0.4,
linestyle = "--", linewidth = 0.2)
ax.grid(which = "major", axis = "y", color = "black", alpha = 0.4,
linestyle = "--", linewidth = 0.2)

plt.ylim(40,220)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.01, 1), loc='upper left', borderaxespad=0, fontsize=12)
plt.savefig("hada_glucose_2022-8-25_present3.png",dpi=400)

plt.show()

###pythonで得られる図

Answer 1

excelで作ったグラフのように(添付図参照)、プロットを折れ線グラフを両方表示したい。

プロットはplot.scatterで描画できます。

特定の日にちデータだけ太線で示す。

plot時に特定の日にちだけlinewidthを大きな値で指定すればよいです。

すべてのフォントを一括でboldで示す。

python matplotlib make everything boldを参考に、plt.rcParamsで設定できます。

かつ折れ線グラフをexcelで作ったグラフのように滑らかに表示したい。

Excelがどのようなアルゴリズムで滑らかにしているのか不明ですが、以下が参考になりそうです。
Emulating Excel's "scatter with smooth curve" spline function in Matplotlib for 3 points

import pandas as pd
from io import StringIO
import matplotlib.pyplot as plt

s = """grp,x,y
1,1,1
1,2,3
1,3,5
1,4,2
1,5,1
2,1,5
2,2,2
2,3,1
2,4,5
2,5,4
3,1,1
3,2,4
3,3,3
3,4,4
3,5,2
"""
df = pd.read_csv(StringIO(s))

plt.rcParams["font.weight"] = "bold"
plt.rcParams["axes.labelweight"] = "bold"

fig, ax = plt.subplots()
for grp, gdf in df.groupby('grp'):

    lw = 3 if grp == 2 else 1    # 線の太さ

    gdf.plot( ax=ax, x='x', y='y', label=f'group{grp}', linewidth=lw)
    gdf.plot.scatter(ax=ax, x='x', y='y', c=ax.lines[-1].get_color()) # 線の色と同じにする

    ax.set_xlim([1,5])
    ax.set_ylim([0,7])

plt.show()

Answer 2

滑らかにするのは
scipy の interpolate を使って新しいデータを作る必要があるようです
https://stackoverflow.com/questions/29837854/matplotlib-draw-spline-from-multiple-points