當資料框列中有NaN時，如何將推文（物件）添加到繪圖圖表中？

我有一個情節圖表，我試圖將推文添加到懸停資訊中。

資料幀本身包含 7000 多行（每小時加密讀數）和 139 條推文，標記為content. 其中content，有 ~6861 行“NaN”，因為content總共有 139 條推文。

我在下面的代碼

fig = px.line(total_data, x = total_data.date,
                          y = total_data.doge_close)
fig.add_trace(
              go.Scatter(
                         x=total_data[total_data.has_tweet==1].date,
                         y=total_data[total_data.has_tweet == 1['doge_close'],
                         mode = 'markers',
                         hovertemplate = 
                                    '<i>tweet:</i>'  '<br>'  
                                    
                                    '<i>%{text}</i>',
                                    
                                    text = [t for t in total_data['content']],
                                    name = 'has_tweets'))
fig.show()

產生這個情節：

它說的地方NaN，我想要當時推文的實際內容。

“內容”列可以用下面的代碼松散地復制：

df = px.data.stocks().set_index('date')[['GOOG']].rename(columns={'GOOG':'values'})
df['has_tweet'] = df['tweet'].apply(lambda x: 0 if x != x else 1)
df['tweet'] = random.choices(['A tweet','Longer tweet', 'emoji','NaN'], weights=(5,10,5,80), k=len(df))

并且可以使用以下代碼進行一般復制：

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import random

fig = px.line(df, x=df.index, y = 'values')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df[df.has_tweet==1].index,
                     y = df[df.has_tweet==1]['values'],
                     mode = 'markers',
                     hovertemplate =
                                    '<i>tweet:</i>'  '<br>'  
                                    
                                    '<i>%{text}</i>',
                     text = [t for t in df['tweet']],
                     name = 'has_tweets'))
fig.show()

有沒有辦法從資料框中過濾掉“NaN”以輸入實際的推文內容？

使用解決方案進行編輯

感謝一位非常友好的評論者，我已經找到了解決方案并將其附在下面，以供將來的任何人使用。

fig = px.line(total_data, x = total_data.date, y = total_data.doge_close)
fig.add_trace(go.Scatter(x=total_data[total_data.has_tweet==1].date,
                     y=total_data[total_data.has_tweet==1]['doge_close'],
                     mode = 'markers',
                     hovertemplate = 
                                    '<i>tweet:</i>'  '<br>'  
                                    
                                    '<i>%{text}</i>',
                                    
                                    text = [t for t in total_data.loc[total_data['has_tweet']==1, 'content']],
                                    name = 'has_tweets'))
fig.show()

它產生：

uj5u.com熱心網友回復：

根據您的評論，不是將 0 或 1 隨機分配給該"has_tweet"列，而是應根據“推文”列是否為 0 或 1 NaN。也不是我使用的字串“NaN” np.nan，但這可能需要根據您的實際資料進行修改。

我們可以像這樣創建一些類似于您的資料：

import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import random

random.seed(42)
df = px.data.stocks().set_index('date')[['GOOG']].rename(columns={'GOOG':'values'})
df['tweet'] = random.choices(['A tweet','Longer tweet', 'emoji',np.nan], weights=(5,10,5,80), k=len(df))
df['has_tweet'] = df['tweet'].apply(lambda x: 0 if x != x else 1)

然后我相信我們需要做的唯一改變就是將帶有推文的行傳遞給 text 引數：

fig = px.line(df, x=df.index, y = 'values')
fig.add_trace(go.Scatter(x=df[df.has_tweet==1].index,
                     y = df.loc[df.has_tweet==1]['values'],
                     mode = 'markers',
                     hovertemplate =
                                    '<i>tweet:</i>'  '<br>'  
                                    
                                    '<i>%{text}</i>',
                     text = [t for t in df.loc[df.has_tweet==1, 'tweet']],
                     name = 'has_tweets'))
fig.show()

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