我有一個資料框，其中包含數周的列和每周捕獲的資料。看起來像這樣
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['20', 10],
['21', 15],
['23', 14],
['40', 50],
['41', 56]]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['weeks', 'counts'])
# print dataframe.
df
現在我正在用這些資料繪制折線圖。請注意，從第 23 周到第 40 周，我們沒有資料。所以我的意圖是跳過這幾周的情節，只有那幾周的折線圖和可用資料。
Plotly 自動對所有內容進行排序，它包括缺少的周數，這可能會在解釋時引起問題。
看看 plotly 做了什么
import plotly.express as px
#df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")
fig = px.line(df, x="weeks", y="counts", title='Recruitment per Week')
#fig.write_image("images/Recruit.jpeg")
fig.show()
我怎樣才能在第 23 周到第 40 周的圖表上有所突破。就像要打破的折線圖表明我們在那些特定的幾周內沒有資料。
uj5u.com熱心網友回復：
首先，我會重新索引資料，這樣就可以計算沒有資料的星期。
df['weeks'] = df['weeks'].astype(int)
df = df.set_index('weeks').reindex(np.arange(df['weeks'].min(),df['weeks'].max() 1)).reset_index()
>>> df
weeks counts
0 20 10.0
1 21 15.0
2 22 NaN
3 23 14.0
4 24 NaN
5 25 NaN
6 26 NaN
7 27 NaN
8 28 NaN
9 29 NaN
10 30 NaN
11 31 NaN
12 32 NaN
13 33 NaN
14 34 NaN
15 35 NaN
16 36 NaN
17 37 NaN
18 38 NaN
19 39 NaN
20 40 50.0
21 41 56.0
fig = px.line(df,
x='weeks',
y='counts',
title='Recruitment per Week',
markers=True)
fig.show()
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