学ぶ Replace Missing Values with Interpolation

セクション 2. 章 6

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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.


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data = data.interpolate(method = 'linear', limit_direction = 'forward')

タスク

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Fill the empty places in the code. Compare the data in Age column before and after using interpolation (look at the last 10 rows).

解答

実践的な練習のためにデスクトップに切り替える下記のオプションのいずれかを利用して、現在の場所から続行する

すべて明確でしたか？

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