Python 熊猫数据框线图在缺少值时不工作，但散点图工作正常

在Python DataFrame中，当一列没有每个索引值的值时，线图将部分或全部丢失，但散点图将很好。有没有正确绘制直线图的方法？我在0.24.2版本的熊猫上

请注意，这个问题不是其他类似问题的重复，因为我不想填充或插值缺少的值，因为这不是我想要显示的。我只希望丢失的部分保持丢失状态，并且每两个最近的非丢失点之间有一条直线连接（这是直线图的正常行为）

提前谢谢

创建示例数据帧：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(index = range(1,21,2), columns=['val1'])
df1.val1=np.random.rand(10)

df2 = pd.DataFrame(index = range(2,22,2), columns=['val2'])
df2.val2=np.random.rand(10)

df=df1.append(df2, sort='False').sort_index()
df

散点图与我预期的一样：

df.plot(style='.')

相反，直线图不起作用：

df.plot(style='-')

---

熊猫不会用

NaN

值绘制直线。据我所知，这是没有办法的。使用不同的打印类型或以可接受的方式填写

NaN

值

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现在还不清楚你会期望一个直线图在这里是什么样子。您有0个

（x，y）

对要打印。

您需要动态删除NaN值。因此，您的数据帧将保持不变，只需不使用NaN值和索引即可进行打印。使用熊猫图时，默认情况下，它将使用索引作为x轴。即使删除NaN值，索引也将保持不变，因此绘图将如您所愿。由于NaN值下降，它不会挤压x轴

df.plot()
df.iloc[:,0].dropna().plot()
df.iloc[:,1].dropna().plot()

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请注意，线和标记在样式方面存在差异，因为它们是不同维度（1D和2D）的概念

• 如果有两个连续的非na点，将有一条直线
• 然而，只要有一个非na点，就会有一个标记。 即，该点可以与其他点隔离

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此行为不仅适用于pandas plot，也适用于大多数软件（例如Excel）。

虽然此代码可能会回答此问题，但提供有关此代码为什么和/或如何回答此问题的其他上下文可提高其长期价值。您是对的，我将编辑我的回答：）