Matplotlib删除缺失数据的插值

Question

我使用Matplotlib绘制时间序列数据，并且序列中缺少一些数据。 Matplotlib含蓄加入最后一个连续的数据点指向下一个。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日附近，数据丢失，Matplotlib加入了点。 另外下面的图片是数据的散点图。散点图覆盖了这个错误，但是在这种情况下连续的数据点将不会是联合的。而且，考虑到所涉及的大量数据点，散点图非常缓慢。

这种问题的建议解决方案是什么。

Answer 1

如果你能辨认出破发点应该是你可以：

1. 中断数据和绘制数据通过手中的每个“部分”
2. 插入np.nan的空白

参见例如Plot periodic trajectories。

你可以得到的scatter同样的效果（如果你不想扩大规模或独立的每个点的颜色）与

ax.plot(x, y, linestyle='none', marker='o') 

Answer 2

正如前面回答说，你应该将NaN插入那里没有数据。 这个答案是特定于熊猫，并解释了如何轻松实现。或者：

• Series.resample()或
• Series.reindex()

最简单的方法使用是resample()。这是定期分隔数据的最简洁方式。所以在上面的例子中，如果你有例如5分钟的数据，只是做data.resample("5 min")。这会在缺失值中用'NaT'（相当于NaN的时间）返回你的数据集。

唯一不适用的情况是当你的样品没有规律间隔。

替代方案是reindex()，它也适用于有序（但非时间序列）数据。因此，例如，如果您的数据集的索引编号为0 .. 100，但缺少一些样本，则可以执行data.reindex([0:100])。您还可以通过传递pandas.date_range()函数作为参数来复制resample与reindex的行为。