1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Dealing with Missing Data in Python
Connected

cvičení

Doplňování chybějících hodnot v časových řadách

Imputace časových řad vyžaduje zvláštní přístup. Data v časových řadách mají obvykle specifické vlastnosti, jako je trend, sezónnost a cykličnost – a právě těch můžeme využít při doplňování chybějících hodnot. V DataFrame airquality tyto vlastnosti sám uvidíš. Tvým cílem je imputovat hodnoty tak, aby byly tyto charakteristiky zohledněny.

V tomto cvičení použiješ metodu .fillna() k imputaci dat časové řady. Vyzkoušíš strategii dopředného doplňování (forward fill) i zpětného doplňování (backward fill).

Instrukce 1/2

undefined XP
  • 1
    • Doplň chybějící hodnoty pomocí metody dopředného doplňování (forward fill).
  • 2
    • Doplň chybějící hodnoty pomocí metody zpětného doplňování (backward fill).