Gestire i valori mancanti
Per sostituire i valori mancanti nei tuoi dati di serie temporali, puoi usare il comando:
df = df.fillna(method="ffill")
in cui l'argomento specifica il tipo di metodo che vuoi utilizzare. Ad esempio, specificare bfill (cioè backfilling) farà sì che i valori mancanti vengano sostituiti usando l'osservazione valida successiva, mentre ffill (cioè forward-filling) assicura che i valori mancanti vengano sostituiti usando l'ultima osservazione valida.
Ricorda dall'esercizio precedente che co2_levels ha 59 valori mancanti.
Questo esercizio fa parte del corso
Visualizzare dati di serie temporali in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Imputa questi valori mancanti in
co2_levelsusando il backfilling. - Stampa il numero totale di valori mancanti.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Impute missing values with the next valid observation
co2_levels = co2_levels.____(method=____)
# Print out the number of missing values
____(____.____())