Временные ряды характеризуются тенденциями роста и спада значений. Поэтому заполнение пропусков «плоскими» значениями — например, методами прямого или обратного заполнения — здесь не подходит. Более подходящий способ — линейная или квадратичная интерполяция, при которой пропуски заполняются возрастающими или убывающими значениями.

В этом упражнении вы будете работать с методом .interpolate() применительно к DataFrame airquality. Вы опробуете линейный, квадратичный и ближайший методы. Подробный список доступных стратегий интерполяции можно найти здесь.

Импутация средним, медианой и модой

Create Your Free Account