在不使用<= join的情况下根据时间序列回填丢失的数据？

在不使用<= join的情况下根据时间序列回填丢失的数据，可以采用以下方法：

1. 插值法：通过已有数据点的值，计算出缺失数据点的值。常见的插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等。具体选择哪种插值方法取决于数据的特点和应用场景。
2. 滑动窗口法：将时间序列数据按照时间窗口划分，然后在窗口内进行计算并填充缺失值。常见的滑动窗口方法有平均值、中值、加权平均值等。
3. 时间序列模型法：通过建立时间序列模型来预测缺失数据点的值。常见的时间序列模型有ARIMA模型、指数平滑模型、回归模型等。
4. 基于模式匹配的方法：通过分析时间序列的周期性或规律性，利用已有数据点的值来预测缺失数据点的值。
5. 机器学习方法：利用机器学习算法训练模型，根据已有数据点的特征来预测缺失数据点的值。常见的机器学习算法有决策树、随机森林、神经网络等。

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