Como de costumbre, hemos importado pandas como pd y matplotlib.pyplot como plt para usted.

Utilice pd.read_csv() para importar 'gdp_growth.csv' y 'djia.csv', para ambos establezca un DateTimeIndex basado en la columna 'date' utilizando parse_dates y index_col, y asigne los resultados a gdp_growth y djia respectivamente, luego inspeccione utilizando .info().
Remuestree djia utilizando el alias de frecuencia 'QS', agregue utilizando .first(), y asigne a djia_quarterly.
Aplique .pct_change() a djia_quarterly y .mul() por 100 para obtener djia_quarterly_return.
Utilice pd.concat() para concatenar gdp_growth y djia_quarterly_return a lo largo de axis=1, y asigne a data. Cambie el nombre de las columnas utilizando .columns y las nuevas etiquetas 'gdp' y 'djia', a continuación .plot() los resultados.

Modificación de la frecuencia de las series temporales: remuestreo