Tratar valores ausentes
Para substituir valores ausentes em seus dados de série temporal, você pode usar o comando:
df = df.fillna(method="ffill")
em que o argumento especifica o tipo de método que você quer usar. Por exemplo, especificar bfill (isto é, backfilling) garante que os valores ausentes sejam substituídos pela próxima observação válida, enquanto ffill (isto é, forward-filling) garante que os valores ausentes sejam substituídos pela última observação válida.
Lembre-se, do exercício anterior, que co2_levels tem 59 valores ausentes.
Este exercício faz parte do curso
Visualizing Time Series Data in Python
Instruções do exercício
- Impute esses valores ausentes em
co2_levelsusando backfilling. - Imprima o número total de valores ausentes.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Impute missing values with the next valid observation
co2_levels = co2_levels.____(method=____)
# Print out the number of missing values
____(____.____())