interpolate yöntemiyle imputasyon yap
Zaman serisi verilerinde zamana karşı inişler ve çıkışlar olur. Bu nedenle, forward fill veya backward fill gibi yöntemlerle düz bir değer serisi doldurmak uygun değildir. Daha yerinde bir imputasyon, değerlerin artarak ya da azalarak doldurulduğu lineer veya kuadratik imputasyon gibi yöntemler kullanmaktır.
Bu egzersizde, airquality DataFrame'i üzerinde .interpolate() yöntemini kullanacaksın. Lineer, kuadratik ve en yakın komşu yöntemlerini deneyeceksin. Enterpolasyon stratejilerinin ayrıntılı listesini ayrıca burada bulabilirsin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Eksik Verilerle Çalışma
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Print prior to interpolation
print(airquality[30:40])
# Interpolate the NaNs linearly
airquality.interpolate(___, inplace=True)
# Print after interpolation
print(airquality[30:40])