设立独立的函数读取文件soi_dropnan_result.csv，利用matplotlib库，可视化显示SOI值，要求 上图例、图标题，x轴刻度以年显示且间隔为10，y轴显示刻度值，曲线颜色为蓝色。

好的，请先确保已经安装好了 pandas 和 matplotlib 库，然后可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需要的库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取数据文件

data = pd.read_csv('soi_dropnan_result.csv')

3. 对数据进行处理，将日期列转换为 datetime 类型，并设置为索引

data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y-%m-%d')
data.set_index('Date', inplace=True)

4. 绘制图形

plt.plot(data, color='blue')
plt.title('Southern Oscillation Index (SOI)')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('SOI Value')
plt.xticks(pd.date_range(start=min(data.index), end=max(data.index), freq='10Y'))
plt.legend(['SOI'])
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('soi_dropnan_result.csv')

data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y-%m-%d')
data.set_index('Date', inplace=True)

plt.plot(data, color='blue')
plt.title('Southern Oscillation Index (SOI)')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('SOI Value')
plt.xticks(pd.date_range(start=min(data.index), end=max(data.index), freq='10Y'))
plt.legend(['SOI'])
plt.show()

运行以上代码可以得到可视化的 SOI 值曲线图。