Пропущенные данные II
При анализе данных важно обращать внимание на продолжительные периоды без данных, поскольку это может повлиять на результаты.
Хотя столбцы с пропущенными значениями можно заполнить, предыдущие методы не позволяли определить, отсутствуют ли данные за целый период времени.
В этом упражнении вы будете искать такие периоды и попробуете обнаружить их визуально на линейном графике.
Это упражнение является частью курса
Анализ данных Интернета вещей на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Calculate and print NA count
print(data.____().____())