(time, depth, temperature) を含むデータ（data_dt.csv）*を読み込み、以下のような深度と水温の時系列グラフを表示するプログラムです。
*BiPでOpenデータとなっているKagari Aoki (Teikyo University of Science) 提供のマッコウクジラの潜水データ (title: SW20130726_Rausu_R13_141_27_BiP-TDR_DepthTempSpeed3Acc3Mag_87663_release20130727) の一部を使用しています。
以下のPythonコード（plot_DT.py）をテキストエディタで開き、JupyterLiteのノートブックにコピーして実行（右▼をクリック）します。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# CSVファイルの読み込み
data = pd.read_csv('data_dt.csv')
# 日時情報をpandasのdatetime型に変換
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])
# グラフの作成
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(10, 8))
# 縦軸1（Depth）の設定（青色）
ax1.plot(data['time'], data['depth'], color='blue', label='Depth')
ax1.set_ylabel('Depth (m)', color='blue')
ax1.set_ylim(data['depth'].max(), 0) # 0を上にしてdepthの最大値を下に設定
ax1.grid(True)
ax1.set_title('Depth and Temperature over Time')
# 縦軸2（Temperature）の設定（黄緑色）
ax2.plot(data['time'], data['temperature'], color='yellowgreen', label='Temperature')
ax2.set_ylabel('Temperature (°C)', color='yellowgreen')
ax2.set_ylim(data['temperature'].min(), data['temperature'].max())
ax2.grid(True)
# 横軸の設定（共通のtime軸）
ax2.set_xlabel('Time')
# グラフの保存
plt.tight_layout()
plt.savefig("output_graph.png", dpi=300, bbox_inches='tight') # 画像として保存
plt.show()
出力された図は”output_graph.png”という名前でJupyterLite内で保存されているので、ダウンロードしてご利用ください。