我应该如何处理这些股票报价数据上的NaN值？

Question

我连接了3个股票报价数据帧，所有的日期-时间索引。但是，它们的开始日期不同，因此结果数据框架包含了股票报价的NaN值和最近的开始日期。

我应该直接使用NaN删除行，并使用所有值都有值的行启动新的数据框架，还是有方法填充它们？我计划利用这些数据来训练一个预测未来股票行情的神经网络。

Answer 1

用时间序列模型填充基于已经开始的引用的nan是可能的，但是它不会带来您可以学习的新信息。充其量，它将混淆该模型在这一时期所学到的东西。

然后，有一个关于性能的更普遍的问题:模型是否在重构数据的周期内表现得更好？只有你才能解决这个问题.但我不确定你想知道这个问题的答案。国际海事组织的方法是放弃这段时间，看看你的表现是否符合你的需要。如果不是这样，那么您应该考虑一些方法来累积更多的数据。

在这种情况下，我建议如果您想使用神经网络，或者使用接受NaN作为输入的方法(例如，Xgboost)，我建议直接删除Nan。