# Выбор параметров фильтра

names = list(dt['name'].unique())

for i, name in enumerate(names):

print(f'{i} - {name}')

n = int(input('Выберите номер группы данных: '))

regions = list(dt['region'].unique())

for i, reg in enumerate(regions):

print(f'{i} - {reg}')

r = int(input('Выберите регион из списка: '))

try:

dt_min = datetime.datetime.strptime(input('Введите начальную дату диапазона Y-m-d: '), "%Y-%m-%d")

dt_max = datetime.datetime.strptime(input('Введите конечную дату диапазона Y-m-d: '), "%Y-%m-%d")

assert dt_min <= dt_max

except ValueError or AssertionError:

dt_min = dt[(dt['name'] == names[n]) & (dt['region'] == regions[r])]['date'].astype(dtype='datetime64').min()

dt_max = dt[(dt['name'] == names[n]) & (dt['region'] == regions[r])]['date'].astype(dtype='datetime64').max()

# Формирование отфильтрованных данных

rep = dt[(dt['name'] == name)

& (dt['date'].astype(dtype='datetime64') >= date_min)

& (dt['region'] == reg)

& (dt['date'].astype(dtype='datetime64') <= date_max)][['date', 'value']]

# Создание графика:

# Преобразуем даты в числовой формат (для дальнейшего форматирования тикеров осей)

register_matplotlib_converters()

x_data_float = matplotlib.dates.date2num(report['date'].astype(dtype='datetime64'))

# Вызовем subplot явно, чтобы получить экземпляр класса AxesSubplot,

# из которого будем иметь доступ к осям

axes = pylab.subplot(1, 1, 1)

# Пусть в качестве меток по оси X выводится только месяц.год

axes.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter("%m.%y"))

# Изменим локатор, используемый по умолчанию

locator = matplotlib.dates.AutoDateLocator(minticks=5, maxticks=12)

axes.xaxis.set_major_locator(locator)

# Отобразим данные

pylab.plot_date(x_data_float, report['value'], fmt="b-")

plt.title(f'{category_name}\n{region}\nс {date_min} по {date_max}')

plt.plot(x_data_float, report['value'])