Python 熊猫条形图：添加标记以区分0和NaN

我在Python中获得了以下数据帧：

df = pd.DataFrame([10,0,np.nan,8],index=[1947,1948,1949,1950], columns=['values'])
df
      values
1947      10
1948       0
1949     NaN
1950       8

我想用

df.plot（kind='bar'）

做一个条形图

我怎样才能添加一种标记来说明

0

和

NaN

之间的区别（并将其添加到图例中）

一般结果如下所示：

编辑：嗯，最好是这样：

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我曾尝试将“分散”选项与firelynx的第一个解决方案结合使用，但仍有一些错误…

很容易将NAN可视化，如果您没有任何具体要求，以下是多种方法之一：

df['isnan'] = pd.isnull(df['values'])
df.plot(kind='bar')

还有一种方法：

df['values'] = df['values'].fillna(-1)
df.plot(kind='bar')

和往常一样，一旦你想要某样东西，它就会变得复杂得多

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as plticker

markers = df[df['isnan']]
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.bar(df.index, df['values'], 0.4, align='center')       
ax1.plot(markers.index, markers, 'ro')
loc = plticker.MultipleLocator(base=1.0)
ax1.xaxis.set_major_locator(loc)
ax1.xaxis.set_ticklabels(["","1947", "1948", "1949", "1950"])
plt.show()

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这更像是一个数据可视化问题。。。你需要定义你想要它的外观，然后你可以实现它并在需要时获得帮助。@user3017048如果你想让这个图看起来有任何其他方式，只需发布一个示例图片，我将尝试为你制作一个类似的图。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches

df = pd.DataFrame([10,0,np.nan,8],index=[1947,1948,1949,1950], columns=['values'])
ax = df.plot(kind='bar', color='gray', alpha=0.5)
ax.get_figure().set_facecolor('white')

nan_idx = np.where(df['values'].isnull())[0]
plt.axvspan(nan_idx-0.25, nan_idx+0.25, facecolor='white', alpha=0.5, hatch='X')

nan_legend = mpatches.Patch(facecolor='white', edgecolor='gray', hatch='X', label='nan Value')
ordinary_legend = mpatches.Patch(color='gray', label='ordinary Value')
plt.legend(handles=[nan_legend, ordinary_legend])

plt.show()