DataFrame熊猫显示NAN

Question

我有hdf5，已经移到DataFrame，但是问题是当我要绘制时，图形上没有任何显示。 而且我检查了新的数据框，但我发现没有任何东西。 这是我的DF（ 不允许发布图片，因此请单击链接 ）

df1 = pd.DataFrame(df.Price, index = df.Timestamp)
plt.figure()
df1.plot()
plt.show()

第二个DF在价格列中显示NAN。 怎么了？

Answer 1

我认为您需要从Timestamp列中选择set_index ，然后选择Price和plot列：

#convert column to floats
df['Price'] = df['Price'].astype(float)
df.set_index('Timestamp')['Price'].plot()

---

#if some non numeric data, convert them to NaNs
df['Price'] = pd.to_numeric(df['Price'], errors='coerce')
df.set_index('Timestamp')['Price'].plot()

并获得NaNs ，如果使用DataFrame的构造，因为数据不对齐-的指数值df不一样的Timestamp列。

Answer 2

您可以通过添加.values来做到这一点，而如何创建一个系列呢？

#df1 = pd.DataFrame(df.Price.values, df.Timestamp)
serie = pd.Series(df.Price.values, df.Timestamp)

看到这里回答了： pandas.Series（）使用DataFrame列创建将返回NaN数据条目

完整示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(columns=["Price","Timestamp","Random"])
df.Price = np.random.randint(100, size = 10)
df.Timestamp = [datetime.datetime(2000,1,1) + \
            datetime.timedelta(days=int(i)) for i in np.random.randint(100, size = 10)]
df.Random = np.random.randint(10, size= 10)

serie = pd.Series(df.Price.values, df.Timestamp)

serie.plot()
plt.show()

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区别

print("{}\n{}".format(type(df.Price), type(df.Price.values)))
<class 'pandas.core.series.Series'> # does not work
<class 'numpy.ndarray'> # works