Matplotlib中怎么处理缺失值

在Matplotlib中处理缺失值通常要先对数据进行清洗和处理，然后再绘制图表。可以使用pandas库来处理缺失值，例如使用dropna()方法删除包含缺失值的行或列，使用fillna()方法填充缺失值等。

下面是一个简单的示例代码，演示如何处理缺失值并绘制图表：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建包含缺失值的数据集
data = https://www.yisu.com/ask/{'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [2, None, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含缺失值的行
df_cleaned = df.dropna()

# 绘制柱状图
plt.bar(df_cleaned.index, df_cleaned['A'], label='A')
plt.bar(df_cleaned.index, df_cleaned['B'], label='B', bottom=df_cleaned['A'])
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建包含缺失值的数据集，然后使用dropna()方法删除包含缺失值的行，接着使用Matplotlib绘制柱状图。您可以根据具体的数据情况选择适合的处理方法，再绘制对应的图表。