Code Interpreterで入院後経過表グラフを簡単に作成する

折れ線をグラフを描画してください

データセット：
day CRP [mg/dL]
1 10.2
2 8.0
3  
4 2.3
5  
6 1.2
7  
8 0.2
9 0.03
10 0.5

要件：
・CRPのデータを折れ線グラフで表示する　マーカーはピンクの丸
・CRPのデータに欠損値がある場合はそれらを前後の値で補間する
・x軸 dayの 区切りを1にして
・グラフの背景にはグリッドを描かない

色の設定
・CRPグラフの色ホットピンクに
・CRPの文字とy軸目盛を同じピンクに 

2軸目の折れ線をグラフを追加して描画してください。

データセット：

Y軸2 WBC [/uL]

day WBC
1 10200
2 8900
3
4 7700
5
6 5500
7
8 4230
9
10 5000

Clinical Course ピンクでなく黒
背景グリッド不要
WBC　青丸でなく青四角に変更

グラフを描画してください。
day PSL CRP
1 40 10.2
2 40 8.0
3 40 
4 40 2.3
5 30 
6 30 1.2
7 0 
8 0 0.2
9 0 0.03
10 0 0.5

要件：
PSL　棒グラフ
CRP　折れ線グラフ　下にCRP 上にPSL 

PSLとCRPのグラフはそれぞれ別に作成して下さい。
PSLのグラフの高さはCRPのグラフの高さの1/4にしてください。

棒グラフは隣り合う棒が接触するように描画して下さい。
グラフ背景のグリッドは非表示にしてください。
欠損値を補間してください。

CRPのグラフ, y軸目盛, labelをホットピンク　マーカーはホットピンクの丸
PSLのグラフ, y軸目盛, labelを濃い紫　にしてください。

これまでのプロンプト (参考)：
2軸の折れ線(curve type :none)グラフに描画するためのhtmlコードを作成してください。
欠損値は補間してください(interpolateNulls: true。)
軸1左がCRPと軸2右がWBC(vAxesオプションで左側と右側の軸を定義。seriesオプションで
データ系列にどちらの軸を使用するかを定義。
データ系列が 0 の場合は左側の軸を、データ系列が 1 の場合は右側の軸を使用)
vaxesオプションを用いてそれぞれ軸のタイトル, 色, マーカーを設定。
CRPは円 (pointshape:circle, size7)、WBCは四角(pointshape:square, size7)のマーカー。
グラフエリア内のグリッドは縦横(hAxis, vAxis)とも非表示(Y1軸, Y2軸それぞれのgridlines
プロパティにcolor: 'transparentを設定)。 ただしy=0(baseline color)は透明ではなく黒。
横軸の目盛りは1区切り(ticksオプション[1, 2, 3]などで設定)。

色の設定：
軸1 CRP:グラフ, グラフマーカー, 軸label, 軸タイトル全て 鮮やかなマゼンタピンク(#FF0064)
軸2 WBC:グラフ, グラフマーカー, 軸label, 軸タイトル全て青(#0000FF)

幅900px 　高さ500px
title: Clinical Course
横軸label：day
Y軸1 label左: CRP [mg/dL]　
Y軸2 label右:WBC [/uL]

day CRP WBC
1	10.2 10200
2	8.0   8900
3
4	2.3  7700
5
6	1.2 5500
7
8	0.2 4230
9
10	0.0 5000

PNGでダウンロード出来るようにしてください。

AST/ALT は左 (共通のy軸), CRPは右で作成して下さい。
day CRP [mg/dL] AST [IU/L] ALT [IU/L]
1 10.2 350 480
2 8.0 280 580
3  
4
5 1.2 85 652
6
7
8 0.2 55 332

描画して下さい。

欠損値を補間してください。

グラフの背景を〇〇に

区切りを〇〇に

マーカーを〇〇に

png形式でダウンロードできるようにしてください。

pythonコードください

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Given data
data = {
    'day': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'PSL': [40, 40, 40, 40, 30, 30, 0, 0, 0, 0],
    'CRP': [10.2, 8.0, np.nan, 2.3, np.nan, 1.2, np.nan, 0.2, 0.03, 0.5]
}

# Create a dataframe
df = pd.DataFrame(data)

# Interpolate missing values in CRP
df['CRP'] = df['CRP'].interpolate()

# Define color settings
psl_color = '#800080'  # Dark purple
crp_color = '#FF69B4'  # Deep pink

# Create a figure with two subplots with different heights
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 6), gridspec_kw={'height_ratios': [1, 3]})

# PSL Bar graph
ax1.bar(df['day'], df['PSL'], color=psl_color, edgecolor=psl_color, align='edge', width=1.0)
ax1.set_ylabel('PSL', color=psl_color)
ax1.tick_params(axis='y', colors=psl_color)
ax1.tick_params(axis='x', bottom=False, labelbottom=False)  # Remove x-axis labels
ax1.spines['bottom'].set_visible(False)  # Remove x-axis line at y=0
ax1.grid(False)  # Remove grid

# CRP Line graph
ax2.plot(df['day'], df['CRP'], color=crp_color, marker='o', markersize=8, markerfacecolor=crp_color)
ax2.set_ylabel('CRP', color=crp_color)
ax2.set_xlabel('Day')
ax2.tick_params(axis='y', colors=crp_color)
ax2.xaxis.set_ticks(np.arange(min(df['day']), max(df['day'])+1, 1))  # Set x-axis ticks
ax2.grid(False)  # Remove grid

plt.tight_layout()

# Save the figure as a PNG file
fig.savefig("/path/to/save/graph.png")

plt.show()

SVG形式で出力してください

枠を白に
WBCをシアン (青)
タイトルをClinical Course (黄色) 上で表示してください