Imputare cu metoda interpolate
Datele de tip serie temporală prezintă tendințe de creștere și descreștere în timp. Din acest motiv, completarea valorilor lipsă cu serii plate, folosind metode precum forward fill sau backward fill, nu este potrivită. O imputare mai adecvată presupune folosirea unor metode precum interpolarea liniară sau pătratică, unde valorile sunt completate cu valori crescătoare sau descrescătoare.
În acest exercițiu, vei lucra cu metoda .interpolate() pe DataFrame-ul airquality. Vei folosi metodele linear, quadratic și nearest. Lista detaliată a strategiilor de interpolare o găsești aici.
Acest exercițiu face parte din cursul
Gestionarea datelor lipsă în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Print prior to interpolation
print(airquality[30:40])
# Interpolate the NaNs linearly
airquality.interpolate(___, inplace=True)
# Print after interpolation
print(airquality[30:40])