时间序列数据最近邻插值法python代码

时间序列数据最近邻插值法是一种常用的缺失值填补方法，它的原理是用缺失值前后最近的已知值进行插值。下面是一个使用Python实现时间序列数据最近邻插值法的示例代码：

import pandas as pd

# 读取时间序列数据
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 使用最近邻插值法填补缺失值
df = df.fillna(method='nearest')

# 输出填补后的数据
print(df)

在这个示例代码中，我们首先使用pandas库读取了一个时间序列数据，然后使用`fillna()`函数进行缺失值填补，其中`method='nearest'`表示使用最近邻插值法。最后，我们输出填补后的数据。