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  3. Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
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Exercises

欠損値の補完

データに欠損があるとき、どのように埋めればよいでしょうか？

この演習では、いくつかの補間手法を使って欠損値を補完し、そのたびに結果を可視化します。まずは、欠損データ点を補間してプロットするために使う関数（interpolate_and_plot()）を作成します。

単一の時系列が prices という DataFrame に読み込まれています。

คำแนะนำ 1 / 4

undefined XP
  • 1

    欠損値のブールマスクを作成し、関数の interpolation 引数を使って欠損値を補間します。

  • 2

    直近の欠損でない値で補間し、結果をプロットします。

    interpolate_and_plot の2つ目の入力は、使用する補間の種類を指定する文字列であることを思い出してください。

  • 3

    線形補間を行い、結果をプロットします。

  • 4

    二次関数で補間し、結果をプロットします。