Replace Missing Values with Interpolation
Another approach to deal with numerical data is using interpolation. Each NaN value will be replaced with the result of interpolation between the previous and the next entry over the column. Let's apply the interpolate() function to numeric column Age by setting the limit direction to forward. This means that linear interpolation is applied from the first line to the last.
1data = data.interpolate(method = 'linear', limit_direction = 'forward')
Swipe to start coding
Fill the empty places in the code. Compare the data in Age column before and after using interpolation (look at the last 10 rows).
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 5.56Replace Missing Values with Interpolation
Свайпніть щоб показати меню
Another approach to deal with numerical data is using interpolation. Each NaN value will be replaced with the result of interpolation between the previous and the next entry over the column. Let's apply the interpolate() function to numeric column Age by setting the limit direction to forward. This means that linear interpolation is applied from the first line to the last.
1data = data.interpolate(method = 'linear', limit_direction = 'forward')
Swipe to start coding
Fill the empty places in the code. Compare the data in Age column before and after using interpolation (look at the last 10 rows).
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Awesome!
Completion rate improved to 5.56single
