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Visualiser l’imputation par remplissage arrière (backward fill)

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

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

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Gérer les données manquantes en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Impute airquality DataFrame with bfill method
bfill_imputed = airquality.___(___='___')
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