Проблемы с использованием числа NaN - PullRequest
0 голосов
/ 26 мая 2020

Я пытаюсь построить график столбцов с накоплением в процентах с 5 столбцами. 2 бара не имеют данных, но их нельзя исключить из графика. Я установил это значение NaN (потому что мне нужно будет вычислить средние позже). В этом случае одна из этих двух является первой записью в списке. В результате верхняя часть диаграммы не отображается. Я не понимаю, что когда я переключаю первое и второе, делая вторую запись NaN, проблем нет.

Код: здесь NaN - первое, 3 - второе, что не работает. Переключение NaN и 3 действительно работает (см. Изображения ниже)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from math import nan

#Data
goed1 = [nan,3,152,9, nan]

tot1 = [1,1,15,2,1]
total = [(i * 16 ) for i in tot1]

fout1 = np.zeros(5)

for i in range(len(goed1)):
    fout1[i] = total[i] - goed1[i]

data = {'Goed': goed1, 'Fout': fout1}


#Grafiek
fig, ax = plt.subplots()

r = [0,1,2,3,4]
df = pd.DataFrame(data)

#naar percentage
totaal = [i + j for i,j in zip(df['Goed'], df['Fout'])]
goed = [i / j * 100 for i,j in zip(df['Goed'], totaal)]
fout = [i / j * 100 for i,j in zip(df['Fout'], totaal)]

#plot
width = 0.85
names = ('Asphalt cover','Special constructions','Gras revetments','Non-flood defensive elements','Stone revetments')

plt.bar(r, goed, color='#b5ffb9', edgecolor='white', width=width, label="Detected")
plt.bar(r, fout, bottom=goed, color='#f9bc86', edgecolor='white', width=width, label="Missed")

# Add a legend
plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1,1), ncol=1)
plt.title('Boezemkade')

# Custom x axis
plt.xticks(r, names, rotation = 20, horizontalalignment = 'right')

# Show graphic
plt.show()

Если кто-нибудь знает, как это исправить, помощь приветствуется.

Графики:

Сначала NaN: NaN first

NaN секунда: NaN second

1 Ответ

0 голосов
/ 26 мая 2020

Вы можете преобразовать свои данные в массив numpy, затем выполнить поиск, где находятся NaN, и заменить их на 0.

goed1 = np.array([nan,3,152,9, nan])

where_are_NaNs = np.isnan(goed1)
goed1[where_are_NaNs] = 0

Результат:

enter image description here

...