Побудова графіків інтерполяцій

Порівняльні графіки заповнення пропусків потрібні, щоб обрати найкращий підхід до імпутації. У цій вправі ви створите цикл for для побудови графіків для кількох методів імпутації. Ви побудуєте графіки для методів, які застосували в попередньому уроці: лінійної, квадратичної та інтерполяції найближчого сусіда.

Три датафрейми вже імпортовано та названо за відповідними методами імпутації: linear_interp, quadratic_interp і nearest_interp.

Ця вправа є частиною курсу

Робота з пропущеними даними в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть 3 підграфіки для кожного методу імпутації.
Створіть словник interpolations, зіставивши датафрейми linear_interp, quadratic_interp і nearest_interp із відповідним методом інтерполяції.
Пройдіться циклом по axes і interpolations.
Виберіть кожен датафрейм у interpolations і встановіть заголовок для датафрейма за допомогою df_key.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()

Редагувати та запускати код