Aan de slagBegin gratis

Visualiseer backward fill-imputatie

Om de kwaliteit van imputaties te beoordelen, is het belangrijk te analyseren hoe de imputaties verschillen ten opzichte van de echte gegevensset. De snelste manier om dat te doen is door de imputaties te visualiseren.

In de vorige oefening visualiseerde je de tijdreeksimputatie met forward fill van de DataFrame airquality. In deze oefening visualiseer je de backward fill-imputatie van de DataFrame airquality.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Omgaan met ontbrekende gegevens in Python

Bekijk cursus

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# Impute airquality DataFrame with bfill method
bfill_imputed = airquality.___(___='___')
Code bewerken en uitvoeren