Interpoler dette/PIB et comparer au chômage

Comme vous avez appris à interpoler des séries temporelles, vous pouvez maintenant appliquer cette nouvelle compétence à la série trimestrielle dette/PIB et comparer le résultat au taux de chômage mensuel.

Cette activité fait partie du cours

Manipuler des séries chronologiques en Python

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Instructions de l’exercice

Nous avons importé pandas sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt pour vous.

Utilisez pd.read_csv() pour importer 'debt_unemployment.csv', en créant un DateTimeIndex à partir de la colonne 'date' à l'aide de parse_dates et index_col, puis affectez le résultat à data. Faites un print() de .info() pour ces données.
Appliquez .interpolate() à data, affectez le résultat à interpolated, puis examinez le résultat.
Tracez interpolated en plaçant 'Unemployment' sur l'axe secondary_y.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import & inspect data here
data = ____
print(____)

# Interpolate and inspect here
interpolated = ____
print(____)

# Plot interpolated data here

Modifier et exécuter le code