DataFrame Pandas zeigt NAN

Question

Ich habe hdf5 und ich habe zu DataFrame verschoben, aber das Problem ist, wenn ich plotten möchte, zeigt nichts auf dem Graphen. Und ich habe neuen Datenrahmen überprüft, aber ich habe gesehen, da war nichts. Das ist mein DF ( I don't allowed to post pics, so please click to the link)

df1 = pd.DataFrame(df.Price, index = df.Timestamp) 
plt.figure() 
df1.plot() 
plt.show() 

Zweite DF zeigt NAN in Preisspalte. Was ist los mit dir?

Answer 1

Ich glaube, Sie brauchen set_index aus Spalte Timestamp, wählen Sie Spalte Price und Grundstück:

#convert column to floats 
df['Price'] = df['Price'].astype(float) 
df.set_index('Timestamp')['Price'].plot() 

---

#if some non numeric data, convert them to NaNs 
df['Price'] = pd.to_numeric(df['Price'], errors='coerce') 
df.set_index('Timestamp')['Price'].plot() 

Und erhalten NaNs, wenn die Verwendung DataFrame Konstruktor, da die Daten nicht ausgerichtet - Werte des Index von df sind nicht dasselbe wie Timestamp Spalte.

Answer 2

Sie können dies tun, indem Sie .values ​​hinzufügen, Und wie wäre es mit dem Erstellen einer Serie?

#df1 = pd.DataFrame(df.Price.values, df.Timestamp) 
serie = pd.Series(df.Price.values, df.Timestamp) 

Sah es wurde hier beantwortet: pandas.Series() Creation using DataFrame Columns returns NaN Data entries

Voll Beispiel:

import pandas as pd 
import numpy as np 
import datetime 
import matplotlib.pyplot as plt 

df = pd.DataFrame(columns=["Price","Timestamp","Random"]) 
df.Price = np.random.randint(100, size = 10) 
df.Timestamp = [datetime.datetime(2000,1,1) + \ 
      datetime.timedelta(days=int(i)) for i in np.random.randint(100, size = 10)] 
df.Random = np.random.randint(10, size= 10) 

serie = pd.Series(df.Price.values, df.Timestamp) 

serie.plot() 
plt.show() 

---

Differenz

print("{}\n{}".format(type(df.Price), type(df.Price.values))) 
<class 'pandas.core.series.Series'> # does not work 
<class 'numpy.ndarray'> # works