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悠悠楠杉

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2025-07-30

Python时序数据缺失处理：插值与向前填充实战指南
Python时序数据缺失处理：插值与向前填充实战指南
一、时序数据缺失的常见挑战在数据分析领域，完整的时间序列如同一条连续流淌的河流。但现实中的数据往往存在缺口——可能是传感器故障导致的读数缺失，或是数据库异常造成的记录丢失。这些缺失值若处理不当，会导致： 统计分析结果偏差 机器学习模型训练失败 趋势预测准确性下降 我们通过一个电商平台的日销售额数据集演示处理方法：python import pandas as pd import numpy as np创建含缺失值的时序数据daterng = pd.daterange('2023-01-01', '2023-01-10', freq='D') salesdata = [120, np.nan, 115, np.nan, np.nan, 125, 130, np.nan, 140, 145] df = pd.DataFrame({'date': daterng, 'sales': sales_data})二、向前填充（ffill）策略解析向前填充（Forward Fill）采用"最后观测值推进"原则，特别适用于： 短期缺失（1-2个时间点） 数据具有明显惯性特征 需要保持原始数据分布...
2025年07月30日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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