1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Manipulace s časovými řadami v Pythonu
Connected

cvičení

Vytvoření týdenních dat z měsíčních dat o nezaměstnanosti

Míra nezaměstnanosti civilního obyvatelstva USA se zveřejňuje měsíčně. Někdy ale potřebuješ data s vyšší frekvencí – a to není problém, protože jsi se právě naučil/a, jak časovou řadu převzorkovat nahoru.

Budeme pracovat s daty za posledních 20 let a vyzkoušíme několik možností, jak doplnit chybějící hodnoty před vykreslením týdenní řady.

Pokyny

100 XP

Knihovny pandas jako pd a matplotlib.pyplot jako plt jsou již naimportované.

  • Pomocí pd.read_csv() načti soubor 'unemployment.csv', vytvoř DateTimeIndex ze sloupce 'date' s využitím parametrů parse_dates a index_col a výsledek ulož do proměnné data.
  • Převeď data na týdenní frekvenci pomocí .asfreq() s aliasem 'W' a zobraz prvních pět řádků.
  • Znovu proveď převod na týdenní frekvenci, tentokrát s volbou 'bfill', a zobraz prvních pět řádků.
  • Vytvoř týdenní řadu s volbou 'ffill', ulož ji do proměnné weekly_ffill a zobraz prvních pět řádků.
  • Vykresli weekly_ffill od roku 2015.