Usa la interpolación para crear datos de empleo semanales

Hace poco usaste la tasa de desempleo civil de EE. UU. y la convertiste de frecuencia mensual a semanal usando los métodos simples forward o backfill.

Compara tu enfoque anterior con el nuevo método .interpolate() que has visto en este vídeo.

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

Hemos importado pandas como pd y matplotlib.pyplot como plt por ti. También hemos cargado la tasa de desempleo mensual de 2010 a 2016 en la variable monthly.

Inspecciona monthly usando .info().
Crea un pd.date_range() con fechas semanales, usando .min() y .max() del index de monthly como start y end, respectivamente, y asigna el resultado a weekly_dates.
Aplica .reindex() usando weekly_dates a monthly y asigna la salida a weekly.
Crea nuevas columnas 'ffill' e 'interpolated' aplicando .ffill() y .interpolate() a weekly.UNRATE.
Muestra un gráfico de weekly.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Inspect data here
print(____)

# Create weekly dates
weekly_dates = ____

# Reindex monthly to weekly data
weekly = ____

# Create ffill and interpolated columns
weekly['ffill'] = ____
weekly['interpolated'] = ____

# Plot weekly

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