Python 线型数据图不'；不出现

这是我要绘制的数据集（可以在这里获得）。我想策划2000年至2015年俄罗斯联邦25-34岁的男性和女性自杀事件。所以我为它创建了一个新的数据框架

这是主数据框

DF = pd.read_csv("D:/who_suicide_statistics.csv")

DF1 = (DF.loc[(DF["country"] == "Russian Federation") & (DF["age"] == "25-34 years") 
        & (DF["sex"] == "male") & (DF["year"] >= 2000)])
DF2 = (DF.loc[(DF["country"] == "Russian Federation") & (DF["age"] == "25-34 years") 
        & (DF["sex"] == "female") & (DF["year"] >= 2000)])

year_sex_suicides = {}
year_sex_suicides["year"] = DF1["year"]
year_sex_suicides["male_suicides"] = DF1["suicides_no"]
year_sex_suicides["female_suicides"] = DF2["suicides_no"]
DF333 = pd.DataFrame(data=year_sex_suicides)

下面是我创建新数据框的代码

DF = pd.read_csv("D:/who_suicide_statistics.csv")

DF1 = (DF.loc[(DF["country"] == "Russian Federation") & (DF["age"] == "25-34 years") 
        & (DF["sex"] == "male") & (DF["year"] >= 2000)])
DF2 = (DF.loc[(DF["country"] == "Russian Federation") & (DF["age"] == "25-34 years") 
        & (DF["sex"] == "female") & (DF["year"] >= 2000)])

year_sex_suicides = {}
year_sex_suicides["year"] = DF1["year"]
year_sex_suicides["male_suicides"] = DF1["suicides_no"]
year_sex_suicides["female_suicides"] = DF2["suicides_no"]
DF333 = pd.DataFrame(data=year_sex_suicides)

这是我想要的情节代码

DF333.plot(kind="line", x="year", y=["male suicides", "female_suicides"])

我得出的图表是这样的

---

有点问题，但我找不到。

您试图绘制的数据集中可能有很多

NaN

s（例如，通过计算

print（DF333）

查看数据帧）

您可以使用以下方法填充它们（虽然这不是一个好方法！）：

或在构建数据帧时重置索引：

DF1 = (DF.loc[(DF["country"] == "Russian Federation") & (DF["age"] == "25-34 years") 
        & (DF["sex"] == "male") & (DF["year"] >= 2000)])
DF1 = DF1.set_index('year')
DF2 = (DF.loc[(DF["country"] == "Russian Federation") & (DF["age"] == "25-34 years") 
        & (DF["sex"] == "female") & (DF["year"] >= 2000)])
DF2 = DF2.set_index('year')

year_sex_suicides = {}
year_sex_suicides["male_suicides"] = DF1["suicides_no"]
year_sex_suicides["female_suicides"] = DF2["suicides_no"]
DF333 = pd.DataFrame(data=year_sex_suicides)

DF333.plot(kind="line", y=["male_suicides", "female_suicides"])

这样，您可以确保所有内容都放在与年份匹配的行中，而不是原始CSV文件中的行索引。当然，您也可以使用类似Panda的东西，这也将减少代码行数（但以后可能还需要

DF1

等用于其他目的）：

---

您可能在试图绘制的数据集中有相当多的

NaN

s（例如，通过计算

print（DF333）

查看数据帧）

您可以使用以下方法填充它们（虽然这不是一个好方法！）：

或在构建数据帧时重置索引：

DF1 = (DF.loc[(DF["country"] == "Russian Federation") & (DF["age"] == "25-34 years") 
        & (DF["sex"] == "male") & (DF["year"] >= 2000)])
DF1 = DF1.set_index('year')
DF2 = (DF.loc[(DF["country"] == "Russian Federation") & (DF["age"] == "25-34 years") 
        & (DF["sex"] == "female") & (DF["year"] >= 2000)])
DF2 = DF2.set_index('year')

year_sex_suicides = {}
year_sex_suicides["male_suicides"] = DF1["suicides_no"]
year_sex_suicides["female_suicides"] = DF2["suicides_no"]
DF333 = pd.DataFrame(data=year_sex_suicides)

DF333.plot(kind="line", y=["male_suicides", "female_suicides"])

这样，您可以确保所有内容都放在与年份匹配的行中，而不是原始CSV文件中的行索引。当然，您也可以使用类似Panda的东西，这也将减少代码行数（但以后可能还需要

DF1

等用于其他目的）：