如何使用Bokeh 0.10.0处理梯度交叉表的缺失值？

我是新来的，正在使用散景0.10.0，跟在example之后。如何使用Bokeh 0.10.0处理梯度交叉表的缺失值？

我介绍失踪的大熊猫DF值由

# Swap a real numeric value to missing 
data['Jan'][0] = np.nan

行后

data = data.set_index('Year')

当它运行时，它给出了一个错误

Traceback (most recent call last): 
    File "C:\Users\KubiK\Desktop\Try2.py", line 36, in <module> 
    color.append(colors[min(int(monthly_rate)-2, 8)]) 
ValueError: cannot convert float NaN to integer

我们怎么知道散景可以跳过缺失的值？

来源

2017-05-31 KubiK888

我不知道是否有针对跳过缺失值的特定于散景的解决方案。用0填充nan值就足够了，还是想让散列输出文件不显示任何内容（如白色矩形）？你想要输出看起来像什么或你想要发生什么？ 'int（np.nan）'返回一个ValueError。如果您尝试跳过数组中的值，我认为您会遇到问题，因为数组长度将不匹配。 – Jarad

我更喜欢缺失的值不是0，因为有0的实际值。它可以分配0和1范围以外的值以将其与实际值分离。我们的目标是显示缺少可识别的颜色或空白，并允许范围从0到1的实际值的良好范围的颜色梯度。 – KubiK888

我看到两种可能的选择。

[选项1]做一个上大熊猫数据帧替换data预先和处理for循环中的颜色分配：

data.replace([np.nan], -1, inplace=True) 
for y in years: 
    for m in months: 
     month.append(m) 
     year.append(y) 
     monthly_rate = data[m][y] 
     if monthly_rate == -1: 
      color.append('#FFFFFF') 
     rate.append(monthly_rate) 
     color.append(colors[min(int(monthly_rate)-2, 8)])

[选项2]手柄在所述np.nan用于与if循环。

for y in years: 
    for m in months: 
     month.append(m) 
     year.append(y) 
     monthly_rate = data[m][y] 
     if np.isnan(monthly_rate): 
      rate.append(-1) 
      color.append('#FFFFFF') 
     else: 
      rate.append(monthly_rate) 
      color.append(colors[min(int(monthly_rate)-2, 8)])

通知我指定的颜色#FFFFFF，而-1值，但你可以把它改成你想要的。

来源

2017-05-31 15:22:17 Jarad

谢谢，if then语句是我给它更多想法之后的想法。我设法调整颜色列表和color.append以提供我需要的内容，但将在未来使用您的解决方案获得更一致的结果。 – KubiK888

如何使用Bokeh 0.10.0处理梯度交叉表的缺失值？

回答

相关问题