Ara değer tahminlerini görselleştir

Karşılaştırmalı grafikler çizmek, en iyi tamamlama tekniğini çıkarsamak için çok önemlidir. Bu egzersizde, birden fazla tamamlama tekniği için grafikler üreten bir for döngüsü oluşturacaksın. Önceki derste yaptığın tamamlama işlemlerinin, yani lineer, kuadratik ve en yakın komşu ara değerleme (interpolation) tekniklerinin grafiklerini oluşturacaksın.

Tamamlama tekniklerinin adlarını taşıyan üç DataFrame senin için içe aktarıldı: linear_interp, quadratic_interp ve nearest_interp.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Eksik Verilerle Çalışma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Her tamamlama tekniği için 3 alt grafik (subplot) oluştur.
linear_interp, quadratic_interp ve nearest_interp DataFrame’lerini ilgili ara değerleme tekniğiyle eşleyerek interpolations sözlüğünü oluştur.
axes ve interpolations üzerinde döngü kur.
interpolations içindeki her bir DataFrame’i seç ve bir DataFrame için başlığı df_key kullanarak ayarla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Set nrows to 3 and ncols to 1
fig, axes = plt.subplots(___, ___, figsize=(30, 20))

# Create a dictionary of interpolated DataFrames for looping 
interpolations = {'Linear Interpolation': ___, 'Quadratic Interpolation': ___, 
                  'Nearest Interpolation': ___}

# Loop over axes and interpolations
for ax, df_key in zip(___, ___):
  # Select and also set the title for a DataFrame
  interpolations[___].Ozone.plot(color='red', marker='o', linestyle='dotted', ax=ax)
  airquality.Ozone.plot(title=___ + ' - Ozone', marker='o', ax=ax)
  
plt.show()

Kodu Düzenle ve Çalıştır