Для обработки пропущенных значений во временных рядах можно использовать следующие подходы:

• Заполнение средним арифметическим или медианой. 5 Для этого нужно использовать метод .fillna(), которому передают одно или несколько значений для заполнения пропусков. 5
• Заполнение предыдущим и последующим значениями. 5 Подход last observation carried forward (LOCF) предполагает, что берётся предыдущее от пропущенного значение и им заполняется пропуск. 5 Подход next observation carried backward (NOCB), наоборот, заполняет пропуск последующим значением. 5 В библиотеке Pandas для реализации этих подходов есть соответственно методы .ffill() и .bfill(). 5
• Заполнение скользящим средним и медианой. 5 Для заполнения пропусков можно использовать не одно предыдущее или последующее значение, а несколько. 5 Скользящее среднее рассчитывается с помощью методов .rolling() и .mean(). 5
• Восстановление с помощью нейросетевых моделей. 3 Например, метод SANNI предполагает две нейросетевые модели, последовательно применяемые для восстановления пропущенных значений заданного временного ряда. 3

Выбор метода зависит от специфики данных и поставленных задач. 2