Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Trực quan hóa phép bù lùi (backward fill)

Để đánh giá chất lượng của phép bù khuyết, điều quan trọng là phân tích cách các giá trị bù thay đổi so với dữ liệu gốc. Cách nhanh nhất là trực quan hóa các phép bù.

Ở bài trước, bạn đã trực quan hóa phép bù tiến theo chuỗi thời gian cho DataFrame airquality. Trong bài này, bạn sẽ trực quan hóa phép bù lùi cho DataFrame airquality.

Bài tập này là một phần của khóa học

Xử lý Dữ liệu Khuyết trong Python

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Impute airquality DataFrame with bfill method
bfill_imputed = airquality.___(___='___')
Chỉnh sửa và Chạy Mã