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後方補完の可視化

補完の質を理解するには、実データに対して補完値がどのように変化するかを分析することが重要です。最も手早い方法は、補完結果を可視化することです。

前の演習では、airquality データフレームの時系列に対する前方補完の可視化を行いました。この演習では、airquality データフレームの後方補完を可視化します。

この演習はコースの一部です

Pythonで欠損データに対処する

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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