常数填充
当数据集中的缺失值 NA 可以合理地视为某个确定值时，常数填充是一种很有用的插补方法。有时在不同平台或软件之间迁移数据时，数据中的某些取值可能会"丢失"或被错误地标记为 NA。使用常数填充插补可以用一个默认值替换这些缺失值。
在本练习中，您将为时间序列 car_sales 进行缺失值插补。该序列表示一家汽车经销商中某位员工的每日汽车销售量。
本练习是课程的一部分
R 中的时间序列数据处理
练习说明
统计
car_sales时间序列中NA值的总数。使用常数填充插补，将
car_sales的缺失值填为0，并赋给变量car_sales_filled。对时间序列
car_sales_filled进行 autoplot 可视化。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Add together the number of NA values
___
# Fill in missing values with zero
___ <- ___
# Autoplot the filled time series
autoplot(___) +
labs(y = "Daily Car Sales") +
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