График данных Pandas, содержащий NaNs

У меня есть данные GPS о скорости льда от трех разных GPS-приемников. Данные находятся в пандасе с индексом юлианского дня (с начала 2009 года).

Это подмножество данных (основной набор данных - 3487235 строк ...):

                    R2          R7         R8
1235.000000 116.321959  100.805197  96.519977
1235.000116 NaN         100.771133  96.234957
1235.000231 NaN         100.584559  97.249262
1235.000347 118.823610  100.169055  96.777833
1235.000463 NaN         99.753551   96.598350
1235.000579 NaN         99.338048   95.283989
1235.000694 113.995003  98.922544   95.154067

Фрейм данных имеет форму:

Index: 6071320 entries, 127.67291667 to 1338.51805556
Data columns:
R2    3487235  non-null values
R7    3875864  non-null values
R8    1092430  non-null values
dtypes: float64(3)

R2 отбирается с различной скоростью, чем R7 и R8, следовательно, NaN, которые появляются систематически на этом расстоянии.

Попыткаdf.plot() построить весь массив данных (или его индексированные строки) работает нормально с точки зрения построения R7 и R8, но не 'т участок R2. Точно так же просто делаюdf.R2.plot() также нет работа. Единственный способ построить R2 это сделатьdf.R2.dropna().plot(), но это также удаляет NaN, которые обозначают периоды отсутствия данных (а не просто более грубую частоту дискретизации, чем у других приемников).

Кто-нибудь еще сталкивался с этим? Любые идеи по этой проблеме будут с благодарностью приняты :)

Ответы на вопрос(2)

Ваш ответ на вопрос