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我正在使用 Matplotlib 绘制时间序列数据，并且序列中缺少一些数据。Matplotlib 隐式地将最后一个连续数据点连接到下一个数据点。但万一数据丢失，情节看起来很丑陋。下面是得到的图。 在此处输入图像描述

可以看到，在 4 月 30 日标记附近，数据缺失，Matplotlib 加入点。下图也是数据的散点图。散点图掩盖了这个错误，但在这种情况下，连续的数据点不会是联合的。此外，考虑到涉及大量数据点，散点图非常缓慢。 在此处输入图像描述

对于此类问题，推荐的解决方案是什么。

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如果您可以确定断点应该在哪里，您可以：

  1. 打破数据并手动绘制每个“部分”
  2. 在空白处插入np.nan数据

参见例如绘制周期性轨迹。

您可以获得相同的效果scatter（如果您不想单独缩放每个点的大小或颜色）

ax.plot(x, y, linestyle='none', marker='o')
于 2013-05-09T04:09:34.670 回答
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正如前面的答案所说，您应该在没有数据的地方插入 NaN。这个答案是特定于 Pandas的，并解释了如何轻松实现这一点。任何一个 ：

  • Series.resample() 或者
  • Series.reindex()

最简单的使用方法是resample(). 对于规则间隔的数据，这是最简洁的方法。所以在你上面的例子中，如果你有 5 分钟的数据，就做data.resample("5 min"). 这将在缺失值中返回带有“NaT”（时间等效于 NaN）的数据集。

唯一不能很好地工作的情况是当您的样本没有规则间隔时。

另一种方法是reindex()，它也适用于有序（但非时间序列）数据。因此，例如，如果您有一个使用 0 .. 100 整数索引的数据集，但缺少一些样本，您可以执行data.reindex([0:100]). 您还可以通过传入函数作为参数来复制resamplewith的行为。reindexpandas.date_range()

于 2014-02-27T09:56:22.547 回答