DataFrame熊猫显示NAN

Question

我有hdf5和我已经移动到DataFrame，但问题是当我想绘图，什么也没有显示在图上。我检查了新的数据框，但我看到，没有任何东西。 这是我的DF（ I don't allowed to post pics, so please click to the link）

df1 = pd.DataFrame(df.Price, index = df.Timestamp) 
plt.figure() 
df1.plot() 
plt.show() 

二DF显示价格列NAN。怎么了？

Answer 1

我认为你从列Timestamp，选择列Price和情节需要set_index：

#convert column to floats 
df['Price'] = df['Price'].astype(float) 
df.set_index('Timestamp')['Price'].plot() 

---

#if some non numeric data, convert them to NaNs 
df['Price'] = pd.to_numeric(df['Price'], errors='coerce') 
df.set_index('Timestamp')['Price'].plot() 

并获得NaNs如果使用DataFrame构造，因为数据不对齐 - 的df指数值与Timestamp列不一样。

Answer 2

你可以通过添加.values来做到这一点，而如何创建一个系列呢？

#df1 = pd.DataFrame(df.Price.values, df.Timestamp) 
serie = pd.Series(df.Price.values, df.Timestamp) 

看到它在这里回答：pandas.Series() Creation using DataFrame Columns returns NaN Data entries

完整的示例：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import datetime 
import matplotlib.pyplot as plt 

df = pd.DataFrame(columns=["Price","Timestamp","Random"]) 
df.Price = np.random.randint(100, size = 10) 
df.Timestamp = [datetime.datetime(2000,1,1) + \ 
      datetime.timedelta(days=int(i)) for i in np.random.randint(100, size = 10)] 
df.Random = np.random.randint(10, size= 10) 

serie = pd.Series(df.Price.values, df.Timestamp) 

serie.plot() 
plt.show() 

---

差异

print("{}\n{}".format(type(df.Price), type(df.Price.values))) 
<class 'pandas.core.series.Series'> # does not work 
<class 'numpy.ndarray'> # works