Обработка недостающих данных — распространенная проблема при анализе и предварительной обработке данных. При работе с данными временных рядов в Pandas метод повторной выборки предоставляет мощный инструмент для повторной выборки данных с разной временной частотой. Однако повторная выборка может привести к появлению пропущенных значений, с которыми необходимо обращаться соответствующим образом. В этой статье мы рассмотрим различные методы заполнения пропущенных значений в повторной выборке Pandas, а также примеры кода.

Методы заполнения пропущенных значений:

1. Forward Fill (ffill):
   Метод прямого заполнения распространяет последнее допустимое наблюдение вперед до тех пор, пока не встретится новое действительное наблюдение. Этот метод подходит, когда пропущенные значения необходимо заменить самым последним известным значением.

   resampled_data.ffill()

2. Обратное заполнение (bfill):
   Метод обратного заполнения заполняет пропущенные значения следующим действительным наблюдением. Это полезно, когда пропущенные значения необходимо заменить следующим известным значением.

   resampled_data.bfill()

3. Линейная интерполяция.
   Линейная интерполяция оценивает отсутствующие значения путем создания прямой линии между двумя ближайшими известными значениями. Этот метод предполагает линейную связь между точками данных.

   resampled_data.interpolate(method='linear')

4. Интерполяция на основе времени.
   Интерполяция на основе времени учитывает индекс времени при оценке отсутствующих значений. Он обеспечивает более точную оценку, учитывая временной аспект данных.

   resampled_data.interpolate(method='time')

5. Вменение среднего значения.
   Вменение среднего значения заменяет отсутствующие значения средним значением доступных данных. Это простой и быстрый метод, но он может не сохранить статистические свойства исходных данных.

   resampled_data.fillna(resampled_data.mean())

6. Медианное вменение.
   Медианное вменение заменяет пропущенные значения медианой доступных данных. Он устойчив к выбросам и может быть хорошей альтернативой среднему вменению.

   resampled_data.fillna(resampled_data.median())

7. Пользовательское вменение.
   Пользовательские методы вменения позволяют определить собственную логику заполнения пропущенных значений. Вы можете использовать знания предметной области или статистические методы для разработки собственной стратегии вменения.

   def custom_imputation(x):
      # Custom logic to fill missing values
      return filled_value
   
   resampled_data.fillna(custom_imputation)

Обработка пропущенных значений имеет решающее значение для точного анализа и моделирования. В этой статье мы рассмотрели несколько методов заполнения пропущенных значений в повторной выборке Pandas. В зависимости от характера данных и конкретных требований вы можете выбрать наиболее подходящий метод или даже объединить несколько методов для эффективной обработки пропущенных значений. Экспериментирование и понимание основных шаблонов данных помогут вам принять обоснованные решения при заполнении пропущенных значений в повторной выборке Pandas.