Imputer avec la méthode interpolate

Les données de séries chronologiques présentent des tendances à la hausse et à la baisse dans le temps. Pour cette raison, remplir des séries de valeurs à plat avec des méthodes comme le remplissage vers l'avant (forward fill) ou vers l'arrière (backward fill) n'est pas approprié. Une imputation plus pertinente consiste à utiliser des méthodes comme l'imputation linéaire ou quadratique, où les valeurs sont complétées en augmentant ou en diminuant progressivement.

Dans cet exercice, vous utiliserez la méthode .interpolate() sur le DataFrame airquality. Vous essayerez les méthodes linéaire, quadratique et nearest (plus proche). Vous trouverez aussi la liste détaillée des stratégies d'interpolation ici : https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.interpolate.html.