Trực quan hóa phép bù tiến (forward fill)
Để trực quan hóa việc bù khuyết cho chuỗi thời gian, bạn có thể tạo hai biểu đồ, trong đó biểu đồ của DataFrame gốc được chồng lên DataFrame đã bù. Bên cạnh đó, thay đổi linestyle, color và marker cho DataFrame đã bù sẽ giúp phân biệt rõ các giá trị không thiếu và các giá trị đã được bù. Bạn có thể vẽ các DataFrame đã bù bằng phương thức .plot().
Trong bài tập này, bạn sẽ bù khuyết trước rồi vẽ biểu đồ chuỗi thời gian của DataFrame đã bù theo phương pháp forward fill. DataFrame airquality đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý Dữ liệu Khuyết trong Python
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 ffill method
ffill_imputed = ___