如何在时间序列中找到和描述连续的NA值？
在时间序列中找到和描述连续的NA值，可以通过以下步骤实现：
- 导入数据：首先，将时间序列数据导入到合适的数据结构中，如DataFrame。
- 检测NA值：使用相应的函数或方法，如isna()，来检测数据中的NA值。这将返回一个布尔值的DataFrame，其中NA值对应的位置为True，非NA值对应的位置为False。
- 标记连续的NA值：通过对布尔值的DataFrame进行处理，可以标记出连续的NA值所在的区域。可以使用shift()函数来比较当前位置和前一个位置的布尔值，如果两个位置都为True，则表示连续的NA值。
- 描述连续的NA值：根据标记的结果，可以计算连续的NA值的长度、起始和结束的时间点等信息，以描述这些连续的NA值。可以使用循环或其他适当的方法来实现。
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不考虑只考虑NA连续
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我希望删除长度小于10的y值的
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我的问题是:哪些工具/方法允许对分类问题(相对地)简单地包含时间序列数据？我不认为面板回归会起作用，因为时间序列</
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但是，如果我想避免替换任何大于1的NA</e
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一定长度的延伸跑
、、
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、、、
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