Імпутація методом interpolate
Дані часових рядів мають тенденції підвищень і знижень у часі. Тому заповнювати їх пласкими послідовностями значень за допомогою методів на кшталт forward fill або backward fill недоречно. Більш придатною імпутацією будуть лінійні чи квадратичні методи, де пропуски заповнюються значеннями, що поступово зростають або спадають.
У цій вправі ви попрацюєте з методом .interpolate() для датафрейму airquality. Ви використаєте лінійний, квадратичний і найближчий методи. Детальний перелік стратегій інтерполяції можна знайти тут.
Ця вправа є частиною курсу
Робота з пропущеними даними в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Print prior to interpolation
print(airquality[30:40])
# Interpolate the NaNs linearly
airquality.interpolate(___, inplace=True)
# Print after interpolation
print(airquality[30:40])