bokeh绘图跳过缺失值

您可以使用Bokeh库中的`nan`参数来跳过缺失值。通过将`nan='omit'`传递给`figure()`函数，您可以指示Bokeh在绘图时跳过包含缺失值的数据点。下面是一个示例：

from bokeh.plotting import figure, show

# 示例数据
x = [1, 2, 3, None, 5, 6]
y = [4, None, 2, 5, 8, 9]

# 创建一个绘图对象
fig = figure(nan='omit')

# 绘制折线图
fig.line(x, y)

# 显示图形
show(fig)

在这个例子中，数据列表`x`和`y`中都包含缺失值（使用`None`表示）。通过将`nan='omit'`传递给`figure()`函数，Bokeh会自动跳过包含缺失值的数据点，不会将其绘制在图形上。

相关问题

使用bokeh绘图主要步骤

使用Bokeh绘图的主要步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：首先需要导入Bokeh库和相关的模块，比如figure、output_file等。

2. 准备数据：需要准备要绘制的数据。Bokeh支持多种数据格式，包括Python数据结构、Pandas DataFrame、Numpy数组等。

3. 创建绘图对象：使用figure()函数创建一个绘图对象，并设置绘图的参数，比如标题、坐标轴等。

4. 添加绘图元素：使用绘图对象的方法，比如line()、circle()、rect()等，来添加各种绘图元素，比如线条、散点、矩形等。

5. 设置交互性：可以使用Bokeh的工具栏来添加交互性，比如缩放、平移、选中等。

6. 输出图像：最后使用output_file()或show()函数来输出图像。output_file()函数将图像保存到文件中，而show()函数在浏览器中显示图像。

总之，使用Bokeh绘图需要准备数据，创建绘图对象，添加绘图元素，设置交互性，并输出图像。

python bokeh

Bokeh is a Python library used for creating interactive visualizations and data applications in web browsers. It provides a high-level API for building plots, charts, and dashboards with a focus on interactivity, performance, and ease of use. Bokeh supports a wide range of output options, from static images to fully interactive HTML documents.

To get started with Bokeh, you can install it using pip:

pip install bokeh

Once installed, you can import the necessary modules and start creating visualizations. Here's a simple example that creates a scatter plot:

from bokeh.plotting import figure, show

# Create a figure object
p = figure(title='Scatter Plot', x_axis_label='X', y_axis_label='Y')

# Add data points to the plot
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5])

# Show the plot
show(p)

This is just a basic example, and Bokeh offers many more features and customization options. You can explore the official Bokeh documentation for more information and examples: https://docs.bokeh.org/