Лучший подход для обработки нулевых значений из разных времен сбора ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть данные, содержащий различные знаки жизненно важных знаков (DBP, SBP, MBP, HR (частота сердечных сокращений), BIS, EXP_SEV, Insp_sev (Inspired /Sevolfurane с течением времени для нескольких пациентов. Таким образом, он имеет очень мало нулевых значений. < /li>
DBP, SBP и MBP получают каждые 2 секунды, что приводит к нулевым значениям каждую вторую секунду. < /li>
exp_sev и Insper_sev приобретаются каждые 7 секунд, что приводит к нулевым значениям. Хотите запустить как линейную регрессию, так и модели LSTM по данным (в Python). < /li>
< /ul>
Вопросы < /strong>: < /p>

Должен ли я привязывать нулевые значения, и если да, то какой метод был бы наиболее подходящим (e.g., Interpolation, вперед, наполнить, заполнить, заполнить, наполнить, наполнить назад)? Лучше оставить нулевые значения, как они есть, поскольку набор тестов также будет иметь их? ценится!

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... tion-times