Crear datos semanales a partir de datos mensuales de desempleo

La tasa de desempleo civil US se comunica mensualmente. Es posible que necesite datos más frecuentes, pero eso no es problema porque acaba de aprender a realizar un muestreo ascendente de una serie temporal.

Trabajará con los datos de la serie temporal de los últimos 20 años y aplicará algunas opciones para rellenar los valores que faltan antes de trazar la serie semanal.

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de datos de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

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

Utilice pd.read_csv() para importar 'unemployment.csv', creando un DateTimeIndex a partir de la columna 'date' utilizando parse_dates y index_col, y asigne el resultado a data.
Convierta data a frecuencia semanal utilizando .asfreq() con el alias 'W' y muestre las cinco primeras filas.
Convertir de nuevo a frecuencia semanal, añadiendo la opción 'bfill' y mostrar las cinco primeras filas.
Crear series semanales, añadiendo ahora la opción 'ffill', asignar a weekly_ffill y mostrar las cinco primeras filas.
Parcela weekly_ffill a partir de 2015.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando 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