填充Python数据框中缺失的数据
我正在开发回归人工神经网络来预测光伏发电、海上风电和Winonshore 产生的总能源。因此，我有四个不同的 csv 文件，我需要制作一个有效的数据框。其中一个文件是“天气数据”，其中包含大量缺失值。 csv 文件包含以下列名称“Stations_ID”、“日期”、“最低温度”、“平均温度”、“最高温度”、“相对湿度”、“平均风速（波弗特）”、“最大风速（米/ s)', '日照时长', '平均云量', '降雨', '平均空气压力''
请让我知道我该如何处理这些缺失的数据吗？
I am developing regression ANN to predict the Total produced energy by PV, Wind offshore and Winonshore. Therefore, I am having a four different csv files and I need to make a valid dataframe. One of the file is 'weather data' which contains lot of missing values. The csv file contains following column names ''Stations_ID', 'Date', 'Minimum Temperature', 'Average Temperature','Maximum Temperature', 'relative humidity', 'Average windspeed (Beaufort)', 'Maximum windspeed (m/s)', 'sunshine duration', 'average cloud cover', 'Rain','average air preassure''
Kindly let me know How can I deal with these missing data?
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评论（1）
与丢失数据相关的一件简单的事情就是截肢，这意味着删除所有具有丢失数据的行并仅保留具有完整信息的数据点。
其次，在您的具体情况下，如果您知道能源工厂的位置，您可能会发现提供天气数据的开放 API。这将帮助您找到缺失数据的近似值。
One easy thing done related to missing data is simply amputation, meaning remove all rows having missing data and keep only data points that have complete information.
Second, in your specific case, you may probably find open APIs providing weather data if you know the locations of the energy plants. This will help you to find approximate values of the missing data.