上传者: 38678406
|
上传时间: 2022-02-18 09:22:40
|
文件大小: 56KB
|
文件类型: -
前言
因近期进行时间序列分析时遇到了数据预处理中的缺失值处理问题,其中日期缺失和填充在网上没有找到较好较全资料,耗费了我一晚上工作时间,所以下面我对这次时间序列缺失值处理学习做了以下小结以供之后同行们参考指正。
时间序列缺失值处理
一、编程前准备
收集时间序列数据,相信看这篇博客的各位已经完成了这步。
需要安装pandas模块,并利用Python的Lib文件夹自带的datetime库(当时我因为在Pycharm环境中没看到datetime模块又去安装了DateTime模块并看了DateTime英文文档,发现这个对象的参数并不能满足时间序列缺失填充的需求,所以又下了datetime2模块,