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 :)