如果我明确提取了 nan，为什么我的热图会绘制 nan？

Question

我有这段代码

    print(abs(data.left_error))
    print(data['left_error'].isna().sum())

    # Remove rows with NaN values in the 'left_error' column
    left_no_nan = data.dropna(subset=['left_error'])
    print(abs(left_no_nan.left_error))
    print(left_no_nan['left_error'].isna().sum())


    fig1 = go.Figure(data=[
        go.Heatmap(
            z=abs(left_no_nan.left_error),
            x=left_no_nan.somedata_left,
            y=left_no_nan['velocity'],
            colorscale='Viridis'
        )])

data

在

left_error

列中有一些Nan。打印输出是这样的

0 0.442834 1 0.404161
2 0.361559
3 0.319925
4 0.273510
...
25405 南
25406 南
25407 南
25408 南
25409 南
名称：left_error，长度：25410，dtype：float64
10797
0 0.442834
1 0.404161
2 0.361559
3 0.319925
4 0.273510
...
25322 0.171343
25323 0.347305
25324 0.279475
25325 0.224612
25326 0.299578
名称：left_error，长度：14613，dtype：float64
0

所以

left_no_nan

不再有Nan了

但是，当我运行脚本时，当我将鼠标悬停在它上面时，我得到了一个带有大量 Nan 的热图。 为什么会发生这种情况？

Answer 1

我认为你在其他专栏中有nan 尝试：

left_no_nan = data.dropna(subset=['left_error', 'somedata_left', 'velocity'])