1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Gestionarea datelor lipsă în Python
Connected

exercițiu

Completarea datelor lipsă din serii de timp

Imputarea datelor din serii de timp necesită o abordare specială. Astfel de date au, de obicei, caracteristici particulare – tendință, sezonalitate și ciclicitate – pe care le putem valorifica atunci când completăm valorile lipsă. În DataFrame-ul airquality poți observa aceste caracteristici. Scopul tău este să imputezi valorile ținând cont de ele.

În acest exercițiu, vei folosi metoda .fillna() pentru a imputa date din serii de timp. Vei aplica strategiile de completare înainte (forward fill) și completare înapoi (backward fill).

Instrucțiuni 1/2

undefined XP
  • 1
    • Imputează valorile lipsă folosind metoda de completare înainte (forward fill).
  • 2
    • Imputează valorile lipsă folosind metoda de completare înapoi (backward fill).