Visualiza la imputación por forward fill
Para visualizar imputaciones en series temporales, podemos crear dos gráficos superpuestos: el del DataFrame original y el del DataFrame imputado. Además, cambiar el linestyle, el color y el marker del DataFrame imputado ayuda a distinguir claramente los valores no ausentes de los imputados. Los DataFrames imputados pueden representarse con el método .plot().
En este ejercicio, primero imputarás y luego representarás la serie temporal del DataFrame rellenado hacia adelante. El DataFrame airquality ya está cargado para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Cómo tratar datos faltantes en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Impute airquality DataFrame with ffill method
ffill_imputed = ___