Mengimputasi nilai yang hilang
Ketika Anda memiliki titik data yang hilang, bagaimana cara mengisinya?
Dalam latihan ini, Anda akan berlatih menggunakan berbagai metode interpolasi untuk mengisi beberapa nilai yang hilang, lalu memvisualisasikan hasilnya setiap kali. Namun terlebih dahulu, Anda akan membuat fungsi (interpolate_and_plot()) yang akan digunakan untuk menginterpolasi titik data yang hilang dan memplotnya.
Satu deret waktu telah dimuat ke dalam DataFrame bernama prices.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Machine Learning untuk Data Deret Waktu di Python
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Create a function we'll use to interpolate and plot
def interpolate_and_plot(prices, interpolation):
# Create a boolean mask for missing values
missing_values = prices.____()
# Interpolate the missing values
prices_interp = prices.____(interpolation)
# Plot the results, highlighting the interpolated values in black
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
prices_interp.plot(color='k', alpha=.6, ax=ax, legend=False)
# Now plot the interpolated values on top in red
prices_interp[missing_values].plot(ax=ax, color='r', lw=3, legend=False)
plt.show()