Imputarea valorilor lipsă

Cum poți completa datele lipsă dintr-o serie de timp?

În acest exercițiu, vei exersa diferite metode de interpolare pentru a completa valorile lipsă, vizualizând rezultatul de fiecare dată. Mai întâi însă, vei crea funcția (interpolate_and_plot()) pe care o vei folosi pentru a interpola punctele lipsă și a le reprezenta grafic.

O singură serie de timp a fost încărcată într-un DataFrame numit prices.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul