การเติมค่าที่ขาดหายไป
เมื่อข้อมูลมีค่าที่ขาดหายไป จะเติมค่าเหล่านั้นได้อย่างไร?
ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกใช้วิธี interpolation ต่าง ๆ เพื่อเติมค่าที่ขาดหายไป
พร้อมแสดงผลลัพธ์ในแต่ละครั้ง แต่ก่อนอื่น ต้องสร้างฟังก์ชัน (interpolate_and_plot()) ที่จะใช้สำหรับ interpolate ค่าที่ขาดหายไปและพล็อตกราฟ
ข้อมูล time series ชุดหนึ่งถูกโหลดไว้ใน DataFrame ชื่อ prices แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Machine Learning สำหรับข้อมูล Time Series ใน Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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()