Tengo datos GPS de la velocidad del hielo de tres receptores GPS diferentes. Los datos están en un marco de datos de pandas con un índice del día juliano (incremental desde el inicio de 2009).

Este es un subconjunto de los datos (el conjunto de datos principal es 3487235 filas ...):

                    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

El marco de datos tiene forma:

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 tomó muestras a una tasa diferente de R7 y R8, por lo tanto, los NaN que aparecen sistemáticamente en ese espacio.

Molestodf.plot() para trazar todo el marco de datos (o las ubicaciones de las filas indexadas) funciona bien en términos de trazar R7 y R8, pero no traza R2. Del mismo modo, solo haciendodf.R2.plot() Tampoco funciona. La única manera de trazar R2 es hacerdf.R2.dropna().plot(), pero esto también elimina los NaN que significan períodos de ausencia de datos (en lugar de una frecuencia de muestreo más basta que la de los otros receptores).

¿Alguien más ha encontrado esto? Cualquier idea sobre el problema sería recibida con gratitud :)