python - 如何处理时间序列问题中移动平均特征的缺失值？

Question

我正在尝试对具有缺失值的数据创建一些移动平均值。

我看到它的方式有两个选择：

1）我可以用最后一个已知值填充这些点。问题是，我认为这会破坏移动平均线特征的完整性。

2）我可以将这些值设置为 NaN。这导致移动平均线为 NaN。问题在于我不确定如何处理 NaN 功能。我可以用 0 填充 NaN，但 0 的移动平均线与未知的移动平均线不同。

但是选项似乎会导致一些完整性问题。有没有其他人遇到过类似的问题？

Answer 1

您可以用移动平均值填充它们，直到 NaN（根据以前的值预测这些值）。这是一种连续移动平均线。