DataFrame Pandas显示NAN

Question

我有hdf5，我已经转移到DataFrame，但问题是当我想绘图时，图表上没有任何显示。我检查了新的数据帧，但是我看到，什么都没有。 这是我的DF（ I don't allowed to post pics, so please click to the link）

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Timestamp列中的set_index，选择列Price并绘制：

#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()

如果使用NaNs构造函数，则获取DataFrame，因为数据未对齐 - 索引df的值与Timestamp列不同。

Answer 2

你可以通过添加.values来实现这一点，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)

看到它在这里回答：pandas.Series() Creation using DataFrame Columns returns NaN Data entries

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()

差分

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