Fehlende Werte behandeln
Um fehlende Werte in deinen Zeitreihendaten zu ersetzen, kannst du den folgenden Befehl verwenden:
df = df.fillna(method="ffill")
Dabei gibt das Argument an, welche Methode du verwenden möchtest. Wenn du zum Beispiel bfill (Backfilling) angibst, werden fehlende Werte durch die nächste gültige Beobachtung ersetzt, während ffill (Forward-Filling) sicherstellt, dass fehlende Werte durch die letzte gültige Beobachtung ersetzt werden.
Erinnere dich aus der vorherigen Übung: co2_levels hat 59 fehlende Werte.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Zeitreihendaten in Python visualisieren
Anleitung zur Übung
- Imputiere diese fehlenden Werte in
co2_levelsmit Backfilling. - Gib die Gesamtanzahl der fehlenden Werte aus.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Impute missing values with the next valid observation
co2_levels = co2_levels.____(method=____)
# Print out the number of missing values
____(____.____())