处理缺失值
为了替换时间序列数据中的缺失值，您可以使用以下命令：
df = df.fillna(method="ffill")
其中的参数用于指定填补方法。例如，指定 bfill（向后填充）会用下一个有效观测值来替换缺失值，而 ffill（向前填充）会用上一个有效观测值来替换缺失值。
回顾上一个练习，co2_levels 有 59 个缺失值。
本练习是课程的一部分
用 Python 可视化时间序列数据
练习说明
- 使用向后填充来填补
co2_levels中的这些缺失值。 - 打印缺失值的总数。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Impute missing values with the next valid observation
co2_levels = co2_levels.____(method=____)
# Print out the number of missing values
____(____.____())