プロットしたいNaNの入ったCSVデータ

下記のような不等間隔な時刻ごとのデータが入ったCSVファイルのデータをプロットしたいとします。
bar1からbar4がデータ。途中で抜けがあります。

time	data1	data2	data3	data4
0	449	449	445	440
510.1			445	442
530.1	420
730.1		410
1430.1	412	425	424	421

これをそのままプロットすると、空白部分でmatplotlibの線が切れて、ブチブチのグラフになります。
直線でつながるようにしたって話です。

そのままデータフレームにしてプロットしてみる

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df)

なにも考えずにread_csvでデータフレームに入れると、空白部分がNaNになります。

	time	data1	data2	data3	data4
0	0.0	449.0	449.0	445.0	440.0
1	510.1	NaN	NaN	445.0	442.0
2	530.1	420.0	NaN	NaN	NaN
3	730.1	NaN	410.0	NaN	NaN
4	1430.1	412.0	425.0	424.0	421.0

import matplotlib.pyplot as plt
markers1 = ["d", "o", "v", "^", "<", ">", "1", "2", "3", 
            "4", "8", "s", "p", "*", "h", "H",  "x", "D", "|", ","]
fig0 = plt.figure(figsize=(8.2,8))
ax = fig0.add_subplot(111)

ax.set_ylim(390,450)

for i in range(4):
    ax.plot(df["time"], df["data"+str(i+1)], marker=markers1[i], label="data"+str(i+1))
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.01, 1., 0., 0), loc='upper left', borderaxespad=0.,)

それをmatplotlibでプロットすると線が切れて表示されます。全部つないでほしい。

どうするか？

プロットする段階でNaNをdropnaで削除してからプロットします。"time"列のデータは全部埋まっていて、dropnaで消えないので、予めindexにしておきます。

df = pd.read_csv("data.csv",index_col=0)

fig0 = plt.figure(figsize=(8.2,8))
ax = fig0.add_subplot(111)

ax.set_ylim(390,450)

for i in range(4):
    ax.plot(df["bar"+str(i+1)].dropna(how='any'), marker=markers1[i], label="data"+str(i+1))

ax.legend(bbox_to_anchor=(1.01, 1., 0., 0), loc='upper left', borderaxespad=0.,)

つながりました。

補足

ちなみにgnuplotでやると、最初のCSVをプロットしただけで、そのまま全部つないでくれました。
データフレームのinterpolateでやると、NaNは無視して補間してくれますが、time列のデータ間隔を反映して補間するなんてことはしないので、今回の場合は適用できません。

print(pd.read_csv("data.csv").interpolate())

	time	data1	data2	data3	data4
0	0.0	449.0	449.0	445.0	440.0
1	510.1	434.5	436.0	445.0	442.0
2	530.1	420.0	423.0	438.0	435.0
3	730.1	416.0	410.0	431.0	428.0
4	1430.1	412.0	425.0	424.0	421.0

data1の510.1のところをみると、ここは元はNaNでしたが、449と420の平均値434.5になってます。今回の場合は0, 510.1, 530.1の間隔を考慮して補間する必要があります。

gnuplot最強ってことがわかっただけなきもしなくもない。。。