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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linestylecolormarker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

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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 ffill method
ffill_imputed = ___
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