Как обрабатывать пропущенные значения во временных рядах?

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

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

Выбор метода зависит от специфики данных и поставленных задач. sky.pro