如何处理用Python绘制框图时的NaN值

问题描述

我正在使用matplotlib绘制长方体图形，但缺少一些值(NaN)。然后我发现它没有在具有NaN值的列中显示框图形。 你知道怎么解决这个问题吗？ 以下是代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#==============================================================================
# open data
#==============================================================================
filename='C:\Users\liren\OneDrive\Data\DATA in the first field-final\ks.csv'

AllData=np.genfromtxt(filename,delimiter=";",skip_header=0,dtype='str')

TreatmentCode = AllData[1:,0]
RepCode = AllData[1:,1]
KsData= AllData[1:,2:].astype('float')
DepthHeader = AllData[0,2:].astype('float')
TreatmentUnique = np.unique(TreatmentCode)[[3,1,4,2,8,6,9,7,0,5,10],]
nT = TreatmentUnique.size#nT=number of treatments
#nD=number of deepth;nR=numbers of replications;nT=number of treatments;iT=iterms of treatments
nD = 5
nR = 6
KsData_3D = np.zeros((nT,nD,nR)) 

for iT in range(nT):
    Treatment = TreatmentUnique[iT]

    TreatmentFilter = TreatmentCode == Treatment

    KsData_Filtered = KsData[TreatmentFilter,:]
    
    KsData_3D[iT,:,:] = KsData_Filtered.transpose()iD = 4
                      
fig=plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
plt.boxplot(KsData_3D[:,iD,:].transpose())
ax.set_xticks(range(1,nT+1))
ax.set_xticklabels(TreatmentUnique)
ax.set_title(DepthHeader[iD])

这是最终数字，有些治疗方法缺少框。

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解决方案

您可以先从数据中删除NaN，然后绘制筛选的数据。

为此，您可以首先使用np.isnan(data)找到NaN，然后使用~ operator对该布尔数组执行逐位反转。使用它为数据数组编制索引，然后筛选出NaN。

filtered_data = data[~np.isnan(data)]

完整示例(改编自here)

一维数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# fake up some data
spread = np.random.rand(50) * 100
center = np.ones(25) * 50
flier_high = np.random.rand(10) * 100 + 100
flier_low = np.random.rand(10) * -100
data = np.concatenate((spread, center, flier_high, flier_low), 0)

# Add a NaN
data[40] = np.NaN

# Filter data using np.isnan
filtered_data = data[~np.isnan(data)]

# basic plot
plt.boxplot(filtered_data)

plt.show()

2D数据：

对于2D数据，不能简单地使用上面的掩码，因为这样数据数组的每一列都将具有不同的长度。相反，我们可以创建一个列表，列表中的每一项都是数据数组每列的筛选数据。

列表理解可以在一行中完成：[d[m] for d, m in zip(data.T, mask.T)]

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# fake up some data
spread = np.random.rand(50) * 100
center = np.ones(25) * 50
flier_high = np.random.rand(10) * 100 + 100
flier_low = np.random.rand(10) * -100
data = np.concatenate((spread, center, flier_high, flier_low), 0)

data = np.column_stack((data, data * 2., data + 20.))

# Add a NaN
data[30, 0] = np.NaN
data[20, 1] = np.NaN

# Filter data using np.isnan
mask = ~np.isnan(data)
filtered_data = [d[m] for d, m in zip(data.T, mask.T)]

# basic plot
plt.boxplot(filtered_data)

plt.show()

我将把这部分内容扩展到3维或更多维，这将留给读者作为练习，但您已经明白了。