Données manquantes II
Lorsque vous analysez des données, vous devez repérer toute période prolongée et continue sans données, car cela peut influencer vos résultats.
Même si vous pouvez remplir les colonnes comportant des valeurs manquantes, les méthodes précédentes ne révélaient pas l'absence totale de données pendant un certain laps de temps.
Dans cet exercice, vous chercherez des périodes sans données et tenterez de les détecter visuellement dans un graphique linéaire.
Cette activité fait partie du cours
Analyse de données IoT avec Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate and print NA count
print(data.____().____())