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

<Kurs>Zeitreihendaten in Python visualisieren</Kurs>

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Übungsanweisungen

Imputiere diese fehlenden Werte in co2_levels mit Backfilling.
Gib die Gesamtanzahl der fehlenden Werte aus.

Interaktive praktische Übung

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

# Impute missing values with the next valid observation
co2_levels = co2_levels.____(method=____)

# Print out the number of missing values
____(____.____())

Code bearbeiten und ausführen