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Visualiser l'imputation par remplissage vers l'arrière

Pour évaluer la qualité des imputations, il est important d'analyser comment elles varient par rapport au jeu de données réel. La façon la plus rapide de le faire est de visualiser les imputations.

Dans l'exercice précédent, vous avez visualisé l'imputation d'une série chronologique par remplissage vers l'avant du DataFrame airquality. Dans cet exercice, vous allez visualiser l'imputation par remplissage vers l'arrière du DataFrame airquality.

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Gérer les données manquantes avec Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Impute airquality DataFrame with bfill method
bfill_imputed = airquality.___(___='___')
Modifier et exécuter le code