Обработка пропущенных значений
Чтобы заменить пропущенные значения во временном ряду, используйте команду:
df = df.fillna(method="ffill")
где аргумент определяет тип используемого метода. Например, bfill (обратное заполнение) заменяет пропущенные значения следующим допустимым наблюдением, а ffill (прямое заполнение) — последним допустимым наблюдением.
Вспомните из предыдущего упражнения: в co2_levels обнаружено 59 пропущенных значений.
Это упражнение является частью курса
Визуализация данных временных рядов в Python
Инструкции к упражнению
- Заполните пропущенные значения в
co2_levelsс помощью метода обратного заполнения. - Выведите общее количество пропущенных значений.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Impute missing values with the next valid observation
co2_levels = co2_levels.____(method=____)
# Print out the number of missing values
____(____.____())