Oi, Priscila! Tudo bem com você?
Para contornar esse problema, podemos criar um filtro que resgata apenas os registros cujo valor de "MP2.5" não é nulo. Isso é possível a partir do seguinte comando:
dados_filtrados = dados.dropna(subset=['MP2.5']).copy()
Neste caso, usamos o método dropna, da biblioteca Pandas, para descartar as linhas com informações nulas e, logo em seguida, armazenamos os valores desejados no DataFrame dados_filtrados.
Após isso, basta replicar os seus códigos para a geração do gráfico, lembrando apenas de referenciar o nosso novo DataFrame (dados_filtrados). Desse modo, teremos uma visualização que expõe apenas as datas que contêm dados!
Espero que essa sugestão seja útil para você, Priscila! Contudo, vale ressaltar que como é um assunto externo aos cursos da Alura e que não tenho acesso ao cenário completo do projeto, outros testes terão de ser feitos a fim de obter o resultado esperado, mas espero que esta resposta seja um bom ponto de partida para a resolução do seu problema!
Caso tenha curiosidade em saber um pouco mais sobre o método dropna, recomendo a leitura do material abaixo:
Abraços!
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