matplotlib：在忽略缺失数据的点之间画线

Question

我有一组数据，我想绘制成折线图。对于每个系列，都缺少一些数据（但每个系列都不同）。目前 matplotlib 不绘制跳过缺失数据的线条：例如

import matplotlib.pyplot as plt

xs = range(8)
series1 = [1, 3, 3, None, None, 5, 8, 9]
series2 = [2, None, 5, None, 4, None, 3, 2]

plt.plot(xs, series1, linestyle='-', marker='o')
plt.plot(xs, series2, linestyle='-', marker='o')

plt.show()

导致绘图中的线条有间隙。我怎样才能告诉 matplotlib 通过间隙画线？ （我宁愿不必插入数据）。

原文由 gravenimage 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以通过这种方式屏蔽 NaN 值：

 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xs = np.arange(8)
series1 = np.array([1, 3, 3, None, None, 5, 8, 9]).astype(np.double)
s1mask = np.isfinite(series1)
series2 = np.array([2, None, 5, None, 4, None, 3, 2]).astype(np.double)
s2mask = np.isfinite(series2)

plt.plot(xs[s1mask], series1[s1mask], linestyle='-', marker='o')
plt.plot(xs[s2mask], series2[s2mask], linestyle='-', marker='o')

plt.show()

这将导致

原文由 Thorsten Kranz 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

引用@Rutger Kassies（ 链接）：

Matplotlib 仅在连续（有效）数据点之间画一条线，并在 NaN 值处留下间隙。

如果您使用的是 Pandas ，一个解决方案：

 #pd.Series
s.dropna().plot() #masking (as @Thorsten Kranz suggestion)

#pd.DataFrame
df['a_col_ffill'] = df['a_col'].ffill()
df['b_col_ffill'] = df['b_col'].ffill()  # changed from a to b
df[['a_col_ffill','b_col_ffill']].plot()

原文由 Nasser Al-Wohaibi 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议