Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Диаграмма с областями с накоплением Pandas с нулевыми значениями

Я создаю диаграмму с областями с накоплением, используя pandas df.plot(kind = area). Некоторые из моих значений данных иногда равны нулю. Я бы не хотел, чтобы линия показывала, где значение равно нулю. Можно ли скрыть линию, по-прежнему показывая область?

Вот базовый код, который создает простой график. Я не хочу, чтобы красная линия отображалась между 3 и 4, потому что значения равны 0.

import numpy as np
import pandas as pd
data = np.array([np.arange(10)]*3).T
df = pd.DataFrame(data, columns = ['A','B','C'])
df['C']=np.where(df.index==4,0,df['C'])
df['C']=np.where(df.index==3,0,df['C'])
df.plot(kind='area')
02.02.2017

  • удалите строки со значениями, которые вам не нужны. 03.02.2017
  • Не все значения в строке равны нулю. 03.02.2017
  • Невозможно решить проблему такого рода без кода для создания репрезентативного фрейма данных. 03.02.2017
  • Код читает другие файлы, и его будет сложно разместить здесь. Есть ли способ включить фрейм данных из кода без всего кода? 03.02.2017
  • Я добавил пример кода, но не знаю, как показать здесь график. 03.02.2017
  • @LynetteBrooks сохранит график в виде файла, а затем загрузит его в вопрос, используя параметры редактирования. 06.04.2017

Ответы:


1

Я, наконец, разработал решение для этого. В других местах предлагалось edgecolor и т. д., но это не решило проблему. linewidth, однако, делает.

linewidth=0

или, в вашем случае, используйте строку кода:

df.plot(kind='area', linewidth=0)
06.06.2017
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..