Interpoler dette/PIB et comparer au chômage

Maintenant que vous savez interpoler des séries temporelles, appliquez cette compétence à la série trimestrielle dette/PIB, puis comparez le résultat au taux de chômage mensuel.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Manipuler des séries temporelles en Python</cours>

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Instructions de l’exercice

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

Utilisez pd.read_csv() pour importer 'debt_unemployment.csv', en créant un DateTimeIndex à partir de la colonne 'date' avec parse_dates et index_col, et affectez le résultat à data. Affichez avec print() le .info() des données.
Appliquez .interpolate() à data et 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