Matplotlib 如何绘制和处理NaN值

在数据分析和可视化过程中，经常会遇到缺失值（NaN，即Not a Number）。这些缺失值可能是由数据收集和传输过程中的问题，也可能是由数据清洗和处理过程中的删除或数据缺失导致。而Matplotlib作为Python中最常用的绘图工具之一，如何处理数据中的缺失值并进行可视化呢？

本文将介绍如何在Matplotlib中绘制、处理和处理NaN值，主要包括以下内容：

如何在Matplotlib中绘制包含NaN值的线图
如何在Matplotlib中绘制包含NaN值的散点图
如何在Matplotlib中绘制包含NaN值的柱状图
如何在Matplotlib中处理和填补NaN值
示例与代码演示

阅读更多：Matplotlib 教程

如何在Matplotlib中绘制包含NaN值的线图

在Matplotlib中，可以使用plot函数绘制线图。而对于包含NaN值的数据，Matplotlib默认将其绘制成直线连接。如以下代码和图表所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成包含NaN值的数据
x = np.arange(1, 11)
y = np.sin(x)
y[5] = np.nan
y[8] = np.nan

plt.plot(x, y)

可以看到，因为我们手动将y数组中的第6个和第9个值设置为NaN，Matplotlib绘制的图形中，这两个点之间的线段被断开了。但是，在Matplotlib默认的情况下，这些NaN值被认为是0，因此在图表中显示为0值。

如果我们不希望以0值展示，而是使用对应的NaN值来展示，则可以使用numpy库中的isnan函数，将NaN值替换为None，如下所示：

plt.plot(x, np.where(np.isnan(y), None, y))

将NaN值替换为None后，再进行绘制，就能够保留NaN值。

如何在Matplotlib中绘制包含NaN值的散点图

散点图也是Matplotlib中常用的一种图表类型。如果数据中包含NaN值，Matplotlib将使用一个单独的符号指示缺失值。例如，以下代码和图表：

# 生成包含NaN值的数据
x = np.random.normal(0, 1, size=100)
y = np.random.normal(0, 1, size=100)
y[10] = np.nan

plt.scatter(x, y)

在这个例子中，y数组中的第11个值被设置为NaN。在散点图中，这个点被使用一个十字形符号表示。

同样道理，如果我们想要替换这个符号为其他符号，例如圆形或方形，则可以使用以下方法：

plt.scatter(x, y, marker='o', facecolors='none', edgecolors='r')
plt.scatter(x[10], y[10], marker='s', facecolors='none', edgecolors='b')

其中，我们使用了marker参数来指示所使用的符号，facecolors参数指示符号的颜色，而edgecolors参数指示符号的边框颜色和大小。

如何在Matplotlib中绘制包含NaN值的柱状图

Matplotlib还提供了许多其他的绘图类型，包括柱状图。如果数据中包含NaN值，则可以使用以下方法来绘制柱状图：

# 生成包含NaN值的数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [1, 2, np.nan, 4, 5]

# 将NaN替换为0，然后绘制柱状图
plt.bar(np.arange(len(categories)), np.nan_to_num(values))
# 修改x轴标签为对应的分类
plt.xticks(np.arange(len(categories)), categories)

在这个例子中，我们手动将values数组中的第三个元素设置为NaN。然后，我们使用numpy中的nan_to_num函数将NaN值替换为0，并使用Matplotlib的bar函数绘制了一个柱状图。最后，我们将x轴标签修改为对应的分类。

如何在Matplotlib中处理和填补NaN值

除了使用上述的方法来处理和绘制包含NaN值的数据之外，Matplotlib还提供了一些函数来处理和填补NaN值。以下是一些常用的函数：

isnan(array)：用于检查数组中的元素是否为NaN，返回一个布尔型数组。
nanmean(array)：用于计算数组中所有非NaN值的平均值。
nanmax(array)：用于计算数组中所有非NaN值的最大值。
nanmin(array)：用于计算数组中所有非NaN值的最小值。
nanmedian(array)：用于计算数组中所有非NaN值的中位数。
nanstd(array)：用于计算数组中所有非NaN值的标准差。
nanvar(array)：用于计算数组中所有非NaN值的方差。
nan_to_num(array)：用于将所有NaN值替换为0，并将所有无穷大和无穷小替换为特定值。

这些函数可以帮助我们计算包含NaN值的数据的统计特征，或者填补这些NaN值。例如，以下代码和图表演示了如何使用numpy中的isnan函数和nanmean函数计算包含NaN值的数据的平均值：

# 生成包含NaN值的数据
data = np.random.randn(100, 1)
data[10] = np.nan

# 计算平均值时将NaN值替换为0
mean =  np.nanmean(np.where(np.isnan(data), 0, data))

# 绘制数据分布图和平均值水平线
plt.hist(data, bins=20)
plt.axvline(mean, c='r', linestyle='--')

在这个例子中，我们使用numpy中的where函数将数据中的NaN值替换为0，然后使用nanmean函数计算所有非NaN值的平均值。最后，我们绘制了数据的分布图和平均值的水平线。

示例与代码演示

以下是一个完整的示例，演示了如何使用Matplotlib处理和绘制包含NaN值的数据，同时演示了以上介绍的各种方法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成包含NaN值的数据
x = np.arange(1, 11)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y1[5] = np.nan
y1[8] = np.nan

# 在线图中保留NaN值
plt.plot(x, np.where(np.isnan(y1), None, y1))
plt.plot(x, y2)

# 在散点图中替换缺失值符号
x = np.random.normal(0, 1, size=100)
y = np.random.normal(0, 1, size=100)
y[10] = np.nan
plt.scatter(x, y, marker='o', facecolors='none', edgecolors='r')
plt.scatter(x[10], y[10], marker='s', facecolors='none', edgecolors='b')

# 在柱状图中替换缺失值为0
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [1, 2, np.nan, 4, 5]
plt.bar(np.arange(len(categories)), np.nan_to_num(values))
plt.xticks(np.arange(len(categories)), categories)

# 计算包含NaN值的数据的平均值并绘制直线
data = np.random.randn(100, 1)
data[10] = np.nan
mean =  np.nanmean(np.where(np.isnan(data), 0, data))
plt.hist(data, bins=20)
plt.axvline(mean, c='r', linestyle='--')

plt.show()