Bokeh – 使用Bokeh绘制带有缺失数据的图表

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库来绘制带有缺失数据的图表。Bokeh是一个用于交互式可视化的Python库，它可以帮助我们有效地展示和分析数据。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh简介

Bokeh是一个用于创建交互式Web绘图的开源库。它提供了简单易用的API，可以用于创建各种类型的统计图表，包括散点图、线图、柱状图等等。与其他Python可视化库相比，Bokeh的特点之一是它可以在Web浏览器中进行交互式可视化，而不仅仅是静态图像。

安装Bokeh

你可以使用pip命令来安装Bokeh库：

pip install bokeh

创建带有缺失数据的图表

在某些情况下，数据中可能存在缺失的观测值。在这种情况下，我们需要能够正确地处理这些缺失数据，并绘制出准确的图表。Bokeh库提供了几种方法来处理缺失数据。

方法一：用NaN表示缺失数据

首先，我们可以将缺失数据用NaN表示。在Bokeh中，NaN（Not a Number）是一个特殊的浮点数，它被用作缺失数据的占位符。我们可以将带有缺失数据的列用NaN填充，并在绘制图表时，Bokeh会自动识别这些NaN，并在图表中显示缺失的部分。

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个带有缺失数据的数组
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 创建一个绘图对象
p = figure()

# 绘制折线图
p.line(range(len(data)), data)

# 显示图表
show(p)

方法二：使用None表示缺失数据

除了使用NaN，我们还可以使用Python中的None关键字来表示缺失数据。这种方法比较灵活，因为我们可以在数据中使用任何类型的数据，而不仅仅是浮点数。

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个带有缺失数据的列表
data = [1, 2, None, 4, 5]

# 创建一个绘图对象
p = figure()

# 绘制折线图
p.line(range(len(data)), data)

# 显示图表
show(p)

方法三：使用pandas处理缺失数据

如果你使用pandas库来处理数据，那么Bokeh可以直接与pandas一起使用，以处理缺失数据。pandas是一个强大的数据分析库，它提供了各种数据操作和处理功能。

例如，我们可以使用pandas来读取数据文件，并对数据进行清理和转换。然后，我们可以使用Bokeh来绘制图表，包括缺失数据。

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 清理数据
data = data.dropna() # 删除包含缺失数据的行

# 创建一个绘图对象
p = figure()

# 绘制散点图
p.scatter(data['x'], data['y'])

# 显示图表
show(p)