【发布时间】：2021-09-21 21:47:12
【问题描述】：
我正在使用 Streamlit、Pandas 和 Quandl Nasdaq Nordic Dataset 进行数据科学项目。
当我使用 Python Quandl 模块获取数据并将其绘制在 streamlit.area_chart 或 streamlit.line_chart 上时，它似乎有一些缺失值或下降到 0 的值。我想估算这些，但无论我使用"mean" 还是median，估算的数据都有宽阔的平坦部分。
这里是平坦区域的放大图
我显然不想要这个。是否有任何其他方法可以使用 pandas、sklearn SimpleImputer 或任何其他资源估算值，以保持估算的趋势？
我的建议可能是从周围的行中取平均值，例如移动平均线，但我不知道如何实施，或者这是否是最好的方法。
感谢您的宝贵时间。
【问题讨论】：
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估算的方法有很多，我不确定你在找什么。我认为你想要一个像 ARIMA 模型这样的东西，但这似乎有点“生成”数据（既延伸了数据的真实性，也延伸了你正在寻找的东西）。基本上，你怎么知道价值的变化与你预期的不同？如果它倒下而不是重复上坡怎么办？
pd.DataFrame.interpolate中的其他方法可能有一些用处，但这种插值是不确定的。 -
我不是在生成数据，而是在预测它。你知道数据是否应该突然被删掉吗？这是一个业余项目，所以不需要过于准确。
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没有估算值，就没有值。只是 np.nan
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我首先想到的是天气数据，但它看起来像是某种财务数据。财务数据通常随随机游走而移动，并且本质上是不可预测的。
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我看过
interpolate方法。这看起来不错的样子。现在测试...谢谢。
标签： python pandas dataframe scikit-learn quandl