interpolate मेथड से इम्प्यूट करें
टाइम-सीरीज़ डेटा में समय के साथ ऊपर-नीचे जाने वाले ट्रेंड होते हैं। ऐसे में forward fill या backward fill जैसी विधियों से सपाट मान भरना उपयुक्त नहीं होता। ज़्यादा बेहतर इम्प्यूटेशन के लिए linear या quadratic जैसी विधियाँ इस्तेमाल करें, जहाँ मान क्रमशः बढ़ते या घटते हुए भरे जाते हैं.
इस अभ्यास में, आप airquality DataFrame पर .interpolate() मेथड इस्तेमाल करेंगे। आप linear, quadratic और nearest मेथड्स आज़माएँगे। इंटरपोलेशन की रणनीतियों की विस्तृत सूची आप यहाँ देख सकते हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Missing Data से निपटना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Print prior to interpolation
print(airquality[30:40])
# Interpolate the NaNs linearly
airquality.interpolate(___, inplace=True)
# Print after interpolation
print(airquality[30:40])