Crea datos semanales a partir de datos mensuales de desempleo

La tasa de desempleo civil de EE. UU. se publica mensualmente. Puede que necesites datos más frecuentes, pero no pasa nada porque acabas de aprender a hacer upsampling de una serie temporal.

Trabajarás con la serie temporal de los últimos 20 años y aplicarás algunas opciones para rellenar valores faltantes antes de trazar la serie semanal.

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

Ya hemos importado pandas como pd y matplotlib.pyplot como plt.

Usa pd.read_csv() para importar 'unemployment.csv', creando un DateTimeIndex a partir de la columna 'date' usando parse_dates e index_col, y asigna el resultado a data.
Convierte data a frecuencia semanal usando .asfreq() con el alias 'W' y muestra las primeras cinco filas.
Convierte de nuevo a frecuencia semanal, añadiendo la opción 'bfill', y muestra las primeras cinco filas.
Crea series semanales, ahora añadiendo la opción 'ffill', asígnala a weekly_ffill y muestra las primeras cinco filas.
Dibuja weekly_ffill a partir de 2015.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import data here
data = ____

# Show first five rows of weekly series
print(____)

# Show first five rows of weekly series with bfill option
print(____)

# Create weekly series with ffill option and show first five rows
weekly_ffill = ____
print(____)

# Plot weekly_fill starting 2015 here

Editar y ejecutar código