Como siempre, ya hemos importado pandas como pd y matplotlib.pyplot como plt para ti.

Usa pd.read_csv() para importar 'gdp_growth.csv' y 'djia.csv'. En ambos casos, establece un DateTimeIndex a partir de la columna 'date' usando parse_dates e index_col, y asigna los resultados a gdp_growth y djia, respectivamente; después, inspecciónalos con .info().
Remuestrea djia usando el alias de frecuencia 'QS', agrega con .first() y asigna a djia_quarterly.
Aplica .pct_change() a djia_quarterly y luego .mul() por 100 para obtener djia_quarterly_return.
Usa pd.concat() para concatenar gdp_growth y djia_quarterly_return a lo largo de axis=1, y asigna a data. Cambia los nombres de las columnas usando .columns y las nuevas etiquetas 'gdp' y 'djia', y luego .plot() los resultados.

Cambiar la frecuencia de la serie temporal: remuestreo