前方補完(forward fill)の可視化
時系列のインピュテーションを可視化するには、元のDataFrameのプロットに、インピュート後のDataFrameのプロットを重ねます。さらに、インピュート後のDataFrameのlinestyle、color、markerを変更すると、欠損のない実測値と補完された値をはっきり区別できます。インピュート後のDataFrameは.plot()メソッドで描画できます。
この演習では、まずインピュートを行い、その後、forward fillを適用したDataFrameの時系列プロットを作成します。airquality DataFrameは読み込まれています。
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
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 ffill method
ffill_imputed = ___