python、matplotlib画时序图、时间序列图的时候如何跳过没有数据的区域

在使用 python 和 matplotlib 画时序图或时间序列图时，可以使用 dropna() 函数来跳过没有数据的区域。

具体使用方法如下：
1. 将数据集中的缺失值先处理掉，使用df.dropna() 函数将缺失值删除
2. 在绘图之前，使用df.dropna() 函数将缺失值删除
3. 使用df.fillna() 函数将缺失值填充

例如：

df = df.dropna()
plt.plot(df)

或者

df = df.fillna(0)
plt.plot(df)

这样就可以跳过没有数据的区域了。

相关问题

python 画时间序列的时序图

你可以使用Python中的Matplotlib库来画时间序列的时序图。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 生成数据
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('20210101', periods=5))

# 画图
plt.plot(data.index, data.values)

# 设置x轴标签
plt.xlabel('Time')

# 设置y轴标签
plt.ylabel('Value')

# 显示图形
plt.show()

这个例子生成了一个时间序列的图形，x轴标签为时间，y轴标签为值。你可以根据自己的数据和需求进行修改。

matplotlib时序图

matplotlib是一款Python中的绘图库，可用于绘制各种类型的图表，包括时序图。

时序图是一种通常用于表示时间序列数据的图表类型。它通常由一系列数据点组成，这些数据点按照时间顺序排列。时序图可以用来显示数据的趋势、周期性和季节性等特征。

以下是使用matplotlib绘制时序图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)

# 绘制时序图
plt.plot(x, y)

# 添加标签和标题
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Sin Wave')

# 显示图表
plt.show()

该代码会生成一个简单的正弦波时序图，其中x轴表示时间，y轴表示数值。可以根据需求更改x和y的数据以绘制不同的时序图。