Vizualizace imputace metodou backward fill
Abychom pochopili kvalitu imputací, je důležité analyzovat, jak se imputované hodnoty liší od skutečných dat. Nejrychlejší způsob, jak to zjistit, je vizualizace imputací.
V předchozím cvičení jsi vizualizoval/a imputaci metodou forward fill pro DataFrame airquality. V tomto cvičení vizualizuješ imputaci metodou backward fill pro stejný DataFrame.
Toto cvičení je součástí kurzu
Dealing with Missing Data in Python
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Impute airquality DataFrame with bfill method
bfill_imputed = airquality.___(___='___')