پرکردن نقایص داده ها (interpolate)
یکی از مشکلاتی که در کار با سری های زمانی و دیتافریم ها داریم، داده های ناقص است. برای مثال یک سهم ممکن است در زمان های خاصی بسته باشد یا داده های یک متغیر در زمان های خاصی در دسترس نباشد. این موارد باعث به هم خوردن محاسبات و بعضا error های حین برنامه می شود. پانداس برای مدیریت کردن داده های خالی یا اصطلاحا NaN روش های متنوعی را ارائه می دهد. یکی از این روش ها پر کردن داده ها بر اساس داده های قبلی و بعدی است. به این معنا که پانداس داده های قبلی و بعدی را در نظر می گیرد و جای خالی را با میانگین آنها پر می کند. این کار در هموار سازی داده ها بسیار تاثیر گذار است. در تصویر این پست، نمونه ای این روش با استفاده از تابع interpolate در پانداس نشان داده شده است.

#پانداس
#سری_زمانی
#پایتون_مالی
#داده
#interpolate
#pandas


پایتون برای مالی در تلگرام
https://t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug