Fehlende Daten II
Bei der Datenanalyse solltest du längere, zusammenhängende Zeiträume ohne Daten im Blick behalten, da sie deine Ergebnisse beeinflussen können.
Auch wenn du Spalten mit fehlenden Werten auffüllen kannst, haben die bisherigen Methoden nicht gezeigt, ob für einen gewissen Zeitraum gar keine Daten vorliegen.
In dieser Übung suchst du nach Zeiträumen ohne Daten und versuchst, sie in einem Liniendiagramm visuell zu erkennen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>IoT-Daten in Python analysieren</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate and print NA count
print(data.____().____())