使用 interpolate 方法進行插補

時間序列資料會隨時間呈現上升或下降的趨勢。對這類資料，用 forward fill 或 backward fill 這種把缺值平填的方式並不合適。更適切的作法是使用線性或二次插補等方法，讓填補值依趨勢逐步增加或減少。

在這個練習中，你將在 airquality DataFrame 上使用 .interpolate() 方法。你會嘗試 linear、quadratic 與 nearest 三種方法。你也可以在這裡找到更完整的插值策略清單：here。