Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック9: 時系列データの欠損値補完 –

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Python 時系列分析 1,000本ノック– ノック9: 時系列データの欠損値補完 –

次の Python コードの出力はどれでしょうか？

Python コード:

import pandas as pd
import numpy as np

ts = pd.Series(
    [1, np.nan, np.nan, 4, 5], 
    index=pd.date_range(
        '2023-01-01', 
        periods=5)
    )
    
print(ts.interpolate())

 

回答の選択肢:

A. 1, 2, 3, 4, 5
B. 1, NaN, NaN, 4, 5
C. 1, 1.5, 2, 4, 5
D. 1, NaN, 4, 4.5, 5

 

出力例:

2023-01-01    1.0
2023-01-02    2.0
2023-01-03    3.0
2023-01-04    4.0
2023-01-05    5.0
Freq: D, dtype: float64

 

正解:

A

 

解説:

interpolate() 関数は、欠損値を補完するために直線的（線形）な方法を使用します。具体的には、欠損値の前後の値を使用して直線を生成し、その直線上の該当する点を欠損値の補完値とします。

ちなみに、tsに格納されているデータは次のようになっています。

2023-01-01    1.0
2023-01-02    NaN
2023-01-03    NaN
2023-01-04    4.0
2023-01-05    5.0
Freq: D, dtype: float64

Python 時系列分析 1,000本ノック– ノック10: 日付範囲の頻度変更 –