如何不绘制缺失的时期

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何不绘制缺失的时期

【英文标题】：How not to plot missing periods

【发布时间】：2017-06-12 22:40:28

【问题描述】：

我正在尝试绘制时间序列数据，其中某些时期没有数据。数据被加载到数据框中，我正在使用df.plot() 绘制它。问题是缺失的时期在绘图时会连接起来，给人的印象是该时期存在价值，而事实并非如此。

这是一个问题的例子

9 月 1 日至 9 月 8 日以及 9 月 9 日至 9 月 25 日之间没有数据，但数据的绘制方式似乎在该期间存在值。

我希望在该期间显示零值，或者根本没有值。该怎么做？

为了清楚起见，我没有 [Sep 01, Sep 08], [Sep 09, Sep 29] 期间的 NaN 值，但根本没有数据（甚至在时间索引中也没有）。

【参考方案1】：

考虑pd.Seriess

s = pd.Series(
    np.arange(10), pd.date_range('2016-03-31', periods=10)
).replace(3: np.nan, 6: np.nan)

s.plot()

你可以看到np.nan被跳过了。 然而：

s.fillna(0).plot()

0s 不会被跳过。

我建议s.replace(0, np.nan).plot()

【参考方案2】：

您应该使用 NaN 值将缺失的日期添加到您的数据框中。然后，在绘制时，这些 NaN 打破了这条线——你会得到几条线段，它们之间有空的句点。

This answer 最好地解释了如何将缺失的日期添加到您的数据框中。总而言之，这应该可以解决问题：

df = df.reindex(pd.DatetimeIndex(df.index), fill_value=NaN)

【讨论】：

最好是df = df.reindex(pd.DatetimeIndex(df.index))，默认添加NaN。如果要指定NaN - df = df.reindex(pd.DatetimeIndex(df.index), fill_value=np.nan)