预测数据,如何处理丢失的数据?

时间:2018-06-09 13:13:01

标签: python pandas scikit-learn

我在使用ARIMA预测时间序列方面遇到了问题。 我有缺少值的数据,我需要让它们在它上面应用ARIMA,我该怎么做?

以下是数据外观的示例:

City  utc_time Meteo(degrees)
A     12:00:00 21 
A     13:00:00 21
A     14:00:00 22
A     15:00:00 31 
A     16:00:00 
A     17:00:00 28
A     18:00:00 
A     19:00:00 
A     20:00:00

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您也可以考虑.interpolate()如下:

df["Meteo(degrees)"].interpolate(method="linear")

然后选择您喜欢的method。文档here

答案 1 :(得分:0)

这对我有用:

Sub Mover()

Dim wb As Workbook: Set wb = ThisWorkbook
Dim i As Long

For i = 5 To 1 Step -1
    wb.Sheets("Week " & i).Range("A1:S161").ClearContents
    If i <> 1 Then
        wb.Sheets("Week " & i - 1).Range("A1:S161").Copy
        wb.Sheets("Week " & i).Range("A1").PasteSpecial xlPasteAll
    End If
Next i

End Sub