Obsługa brakujących wartości
Aby zastąpić brakujące wartości w danych szeregów czasowych, możesz użyć polecenia:
df = df.fillna(method="ffill")
gdzie argument określa typ metody, którą chcesz zastosować. Na przykład podanie bfill (czyli backfilling) spowoduje, że brakujące wartości zostaną zastąpione następną prawidłową obserwacją, natomiast ffill (czyli forward-filling) zastępuje brakujące wartości ostatnią prawidłową obserwacją.
Przypomnij sobie z poprzedniego ćwiczenia, że co2_levels ma 59 brakujących wartości.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wizualizacja danych szeregów czasowych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Uzupełnij brakujące wartości w
co2_levels, używając metody backfillingu. - Wyświetl łączną liczbę brakujących wartości.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Impute missing values with the next valid observation
co2_levels = co2_levels.____(method=____)
# Print out the number of missing values
____(____.____())