NaN値を含むパンダデータフレーム列をプロットする

pandasデータフレームからtwinxy軸に2番目の列をプロットする際に問題が発生します。問題のある2番目の列にNaN値が含まれていることが原因である可能性があります。最初の列では毎年利用可能なデータがありましたが、10年ごとに利用可能なデータしかなかったため、NaN値があります。これらは、わかりやすくするために最後に含めたnp.nanを使用して生成されました。

ここでの直感は、両方の系列を同じx軸にプロットして、時間の経過に伴う傾向を示すことです。

これが私のコードとデータフレームです：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as plt
import matplotlib.pyplot as plt

list1 = ['1297606', '1300760', '1303980', '1268987', '1333521', '1328570', 
         '1328112', '1353671', '1371285', '1396658', '1429247', '1388937', 
         '1359145', '1330414', '1267415', '1210883', '1221585', '1186039', 
         '884273', '861789', '857475', '853485', '854122', '848163', '839226', 
         '820151', '852385', '827609', '825564', '789217', '765651']

list1a = [1980, 1981, 1982, 1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 
          1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 
          2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010]

list3b = [121800016.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 
          145279588.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 
          160515434.5, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 
          168140487.0]

d = {'Year': list1a,'Abortions per Year': list1, 
     'Affiliation with Religious Institutions': list3b}
newdf = pd.DataFrame(data=d)

newdf.set_index('Year',inplace=True)

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(20,5))

y2min = min(newdf['Affiliation with Religious Institutions'])
y2max = max(newdf['Affiliation with Religious Institutions'])
ax1.plot(newdf['Abortions per Year'])
#ax1.set_xticks(newdf.index)
ax1b = ax1.twinx()
ax1b.set_ylim(y2min*0.8,y2max*1.2)
ax1b.plot(newdf['Affiliation with Religious Institutions'])
plt.show()

私は2番目のプロットを示さないチャートになってしまいます。（2番目のプロットを各年の数値を持つように変更すると、プロットされます）。これが2番目のプロット（NaN値を含む）です-無視されます：

アドバイスに感謝します。

* 2番目の列のnp.nan値の生成方法：インデックス列をループし、毎年データなしでnp.nanをリストに返し、リストを列にしました。

for i in range(len(list1a)):
    if list1a[i] in list3a:
        var = list2[j]
        list3b.append(var)

        j+=1
    else:
        var = np.nan
        list3b.append(var)