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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.

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Cómo tratar datos faltantes en Python

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ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Impute airquality DataFrame with ffill method
ffill_imputed = ___
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