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Backward-Fill-Imputation visualisieren

Um die Qualität von Imputationen zu verstehen, ist es wichtig zu analysieren, wie sich die Imputationen im Vergleich zum tatsächlichen Datensatz verhalten. Am schnellsten geht das, indem du die Imputationen visualisierst.

In der vorherigen Übung hast du die vorwärts aufgefüllte Zeitreihen-Imputation des DataFrames airquality visualisiert. In dieser Übung visualisierst du die rückwärts aufgefüllte Imputation des DataFrames airquality.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Umgang mit fehlenden Daten in Python</Kurs>
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Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Impute airquality DataFrame with bfill method
bfill_imputed = airquality.___(___='___')
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