python – Seaborn：避免绘制缺失值(线图)

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – Seaborn：避免绘制缺失值(线图)，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1916字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

我想要一个线图来指示是否缺少一些数据,例如：

但是,下面的代码填充了缺失的数据,从而产生了一个可能具有误导性的图表：

import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt

# load csv
df=pd.read_csv('data.csv')
# plot a graph
g = sns.lineplot(x="Date", y="Data", data=df)
plt.show()

我应该在代码中更改什么以避免填充缺失值？

csv如下所示：

Date,Data
01-12-03,100
01-01-04,
01-02-04,
01-03-04,
01-04-04,
01-05-04,39
01-06-04,
01-07-04,
01-08-04,53
01-09-04,
01-10-04,
01-11-04,
01-12-04,
01-01-05,28
   ...
01-04-18,14
01-05-18,12
01-06-18,8
01-07-18,8

链接到.csv：
https://drive.google.com/file/d/1s-RJfAFYD90m4SrFDzIba7EQP4C-J0yO/view?usp=sharing

解决方法:

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

# Make example data
s = """2018-01-01
2018-01-02,100
2018-01-03,105
2018-01-04
2018-01-05,95
2018-01-06,90
2018-01-07,80
2018-01-08
2018-01-09"""
df = pd.DataFrame([row.split(",") for row in s.split("\n")], columns=["Date", "Data"])
df = df.replace("", np.nan)
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
df["Data"] = df["Data"].astype(float)

三种选择：

1)使用pandas或matplotlib.

2)如果你需要seaborn：不是它的用途,但对于像你这样的常规日期,你可以使用开箱即用的点图.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

plot = sns.pointplot(
    ax=ax,
    data=df, x="Date", y="Data"
)

ax.set_xticklabels([])

plt.show()

3)如果你需要seaborn并且你需要lineplot：我已经查看了源代码,它看起来像lineplot在绘图之前从DataFrame中删除了nans.所以不幸的是,不可能正确地做到这一点.您可以使用一些高级hackery并使用hue参数将单独的部分放在单独的存储桶中.我们使用nans的出现对这些部分进行编号.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

plot = sns.lineplot(
    ax=ax,
    data=df, x="Date", y="Data",
    hue=df["Data"].isna().cumsum(), palette=["black"]*sum(df["Data"].isna()), legend=False, markers=True
)
ax.set_xticklabels([])

plt.show()

不幸的是,markers参数似乎目前已被打破,所以如果你想查看任何一方都有nans的日期,你需要修复它.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – Seaborn：避免绘制缺失值(线图)全部内容，希望文章能够帮你解决python – Seaborn：避免绘制缺失值(线图)所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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