如何在Matplotlib中绘制和处理NaN值？

在数据分析和可视化过程中，我们经常会遇到缺失值或NaN值。如果不进行处理，这些值将会对我们的统计分析和图表绘制产生影响。本文将介绍如何在Matplotlib中绘制和处理NaN值。

NaN值是什么？

NaN（Not a Number）是一个特殊的浮点数，在Python中用numpy.nan表示。当我们进行数据运算时，如果运算结果不能表示为数字类型，则会返回NaN值。

例如，下面的代码演示了NaN值的特性：

import numpy as np

print(np.nan + 1)
# Output: nan

print(np.nan == np.nan)
# Output: False

第一个例子中，我们将NaN和1相加，结果返回了NaN。第二个例子中，我们比较两个NaN值，结果返回了False。这是因为NaN值不等于任何数值，包括它自己。

处理NaN值

在数据分析和可视化过程中，处理NaN值是必不可少的。我们可以使用numpy模块中的函数来处理NaN值。

检查是否存在NaN值

我们可以使用numpy模块中的isnan()函数来检查数组中是否存在NaN值。isnan()返回一个布尔值数组，其中NaN值对应的元素为True，非NaN值对应的元素为False。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, np.nan, 4])

print(np.isnan(data))
# Output: [False False  True False]

删除NaN值

我们可以使用numpy模块中的isnan()和logical_not()函数来删除数组中的NaN值。isnan()函数用于检查NaN值，logical_not()函数用于取反。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, np.nan, 4])

# 删除含有NaN值的元素
data = data[np.logical_not(np.isnan(data))]

print(data)
# Output: [1. 2. 4.]

替换NaN值

我们可以使用numpy模块中的isnan()和where()函数来替换数组中的NaN值。isnan()函数用于检查NaN值，where()函数用于指定替换规则。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, np.nan, 4])

# 将NaN值替换为0
data = np.where(np.isnan(data), 0, data)

print(data)
# Output: [1. 2. 0. 4.]

插值NaN值

如果我们需要在数组中填充NaN值，可以使用numpy模块中的interp()函数进行插值。interp()函数可以根据指定的插值方法，将NaN值填充为相应的数值。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, np.nan, 4])

# 线性插值
data = np.interp(np.arange(len(data)), np.where(~np.isnan(data))[0], data[~np.isnan(data)])

print(data)
# Output: [1. 2. 3. 4.]

在Matplotlib中绘制含有NaN值的图形

在Matplotlib中，NaN值的处理方式与其他数据库有所不同。Matplotlib中默认将NaN值作为无穷大处理，因此在绘制含有NaN值的图形时，需要对NaN值进行处理。

折线图

在绘制折线图时，我们需要将含有NaN值的元素过滤掉。可以使用numpy模块中的isnan()和logical_not()函数来过滤NaN值。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5, 6, np.nan, 8, 9, 10])

# 过滤NaN值
x = x[np.logical_not(np.isnan(y))]
y = y[np.logical_not(np.isnan(y))]

# 绘制plt.plot(x, y)
plt.show()

散点图

在绘制散点图时，可以使用numpy模块中的isnan()和logical_not()函数来过滤NaN值。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5, 6, np.nan, 8, 9, 10])

# 过滤NaN值
x = x[np.logical_not(np.isnan(y))]
y = y[np.logical_not(np.isnan(y))]

# 绘制
plt.scatter(x, y)
plt.show()