Missende waarden imputeren

Hoe kun je ontbrekende datapunten opvullen?

In deze oefening ga je verschillende interpolatiemethoden gebruiken om ontbrekende waarden op te vullen, en elke keer het resultaat visualiseren. Maar eerst maak je de functie (interpolate_and_plot()) die je gebruikt om ontbrekende datapunten te interpoleren en te plotten.

Een enkele tijdreeks is ingeladen in een DataFrame met de naam prices.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Machine Learning voor tijdreeksgegevens in Python

Bekijk cursus

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# Create a function we'll use to interpolate and plot
def interpolate_and_plot(prices, interpolation):

    # Create a boolean mask for missing values
    missing_values = prices.____()

    # Interpolate the missing values
    prices_interp = prices.____(interpolation)

    # Plot the results, highlighting the interpolated values in black
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
    prices_interp.plot(color='k', alpha=.6, ax=ax, legend=False)
    
    # Now plot the interpolated values on top in red
    prices_interp[missing_values].plot(ax=ax, color='r', lw=3, legend=False)
    plt.show()

Code bewerken en uitvoeren