Python 生成直方图时如何防止重复的NaN条目？

假设我有一个熊猫系列，其中包含一些南

import pandas as pd
itvl = pd.Interval(left=2.0, right=3.0, closed='right')
srs = pd.Series(data=[itvl, float('nan'), float('nan'), itvl])

我想生成一个直方图

hist = pd.Series(dtype=float)
for row in srs:
    if isinstance(row, float):
        if float("nan") in hist:
            hist.loc[float("nan")] += 1
        else:
            hist.loc[float("nan")] = 1
    else:
        if row in hist:
            hist.loc[row] += 1
        else:
            hist.loc[row] = 1
hist

此代码生成一个直方图，如下所示

(2.0, 3.0]    2
NaN           1
NaN           1 
dtype: int64

是否有人知道如何修改代码，使其能够识别“NaN”条目应该组合在一起

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谢谢大家!

使用

fillna

将

NaN

值替换为字符串

srs.fillna('No interval', inplace=True)

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当我尝试得到一个错误时，

TypeError:'IntervalArray.fillna'只支持用标量'pandas.Interval'填充。取而代之的是“str”。

有什么建议吗？解决方法是

srs.fillna（pd.Interval（-np.inf，-np.inf），inplace=True）

。。。也许一个解决方案是首先避免这些NAN，您是否可以编辑您的问题并包含填充该区间序列的代码？NAN位于原始数据集中。我认为，它们通常代表着对原始调查中的问题没有回应。事实上，我在这篇文章中的目标是获得一些帮助，找到在我的分析中包含NAN的方法。我想计算它们，而不是插补或删除它们。好吧，如果你使用任何类型的回归/分类或ML算法，这会有一些影响。区间数据通常被认为是有序的（区间1小于区间2），但如果包含“区间NaN”，则必须将数据从区间改为，因为区间NaN不能与不等式进行比较（>，