如何处理时间序列中的大量NaN值以正常绘制分组可视化图表

核心逻辑是不全局处理ex的NaN值，而是对齐你原本按日期分组的绘图逻辑，对单个设备的子数据框按日期做二次拆分后分别处理：

• 先保留ex里的3类必要列即可：时间列/时间索引、功耗观测列、日期标签列，剔除其他无关列减少冗余
• 对ex按日期列做二次分组，逐日期块处理NaN并绘图，示例代码如下：

# 提前定义日期和颜色的映射关系，保证所有设备的同日期配色统一
date_color_map = {
    "2024-01-01": "#1f77b4",
    "2024-01-02": "#ff7f0e",
    # 补充剩余4个日期的配色即可
}

# 二次分组处理单设备的不同日期数据
for date, date_sub_df in ex.groupby("你的日期列名"):
    # 仅过滤当前日期块内功耗列为空的行，不跨日期处理
    valid_df = date_sub_df.dropna(subset=["你的功耗列名"])
    # 绘制当前日期的曲线，使用统一的日期配色
    plt.plot(valid_df["你的时间列名"], valid_df["你的功耗列名"], color=date_color_map[date], label=date)

• 如果你的时间已经设为ex的索引，把代码里的valid_df["你的时间列名"]替换为valid_df.index即可。

不要使用全局向前填充/线性插值的方式处理ex的NaN，否则会把不同日期之间的空白段也填充为虚假数据，导致不同日期的曲线错误连在一起，和你原本按日期分组的绘图效果不一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stats_b