私は3つの異なるGPS受信機からの氷速度のGPSデータを持っています。データは、ジュリアンデイ(2009年の初めから増分)のインデックスを持つパンダデータフレームにあります。NaNを含むプロットパンダデータフレーム
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
データフレームの形式があります:
これは、データのサブセットである(主データセットは3487235行...)とR7とは異なるレートでサンプリング
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したがって、R8は、その間隔で体系的に現れるNaNである。
df.plot()
は、データフレーム全体(またはそのインデックスされた行の位置)をプロットすると、R7とR8をプロットする上で問題なく動作しますが、R2をプロットしません。同様に、df.R2.plot()
を実行しても機能しません。 R2をプロットする唯一の方法はdf.R2.dropna().plot()
ですが、データのない期間(他の受信者よりも粗いサンプリング周波数ではなく)を示すNaNも削除されます。
他に誰かがこれを見つけましたか?問題のアイデアは感謝して受け取ります:)
あなたは 'DatetiemIndex'にし、リサンプルR2 – bmu