Matplotlib删除缺失数据的插值

Question

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连续数据点.但是如果数据丢失,情节看起来很难看.以下是获得的情节.

可以看出,在4月30日标记附近,数据丢失,Matplotlib加入点.以下图像是数据的散点图.散点图掩盖了此故障,但在这种情况下,连续的数据点将不会联合.此外,考虑到涉及大量数据点,散点图非常慢.

这些问题的推荐解决方案是什么？

Answer 1

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. 插入np.nan间隙中的数据

参见例如Plot periodic trajectories.

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')

Answer 2

正如前面的答案所说，您应该在没有数据的地方插入 NaN。这个答案特定于 Pandas，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，这是最简洁的方式。因此，在上面的示例中，如果您有 5 分钟的数据，只需执行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。

这不能很好地工作的唯一情况是当您的样本不规则间隔时。

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，如果您有一个用 0 .. 100 之间的整数索引的数据集，但缺少一些样本，则可以执行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()