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मासिक बेरोज़गारी डेटा से साप्ताहिक सीरीज़ बनाएँ

अमेरिका की सिविलियन बेरोज़गारी दर मासिक रूप से रिपोर्ट की जाती है। कभी-कभी आपको अधिक फ्रीक्वेंसी वाला डेटा चाहिए होता है, और यह कोई समस्या नहीं है क्योंकि आपने अभी-अभी सीखा है कि time series को upsample कैसे करते हैं.

आप पिछले 20 वर्षों की time series के साथ काम करेंगे, और साप्ताहिक सीरीज़ प्लॉट करने से पहले missing values भरने के लिए कुछ विकल्प लागू करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

हमने pandas को pd के रूप में और matplotlib.pyplot को plt के रूप में पहले ही इंपोर्ट कर लिया है.

  • pd.read_csv() का उपयोग करके 'unemployment.csv' इंपोर्ट करें, 'date' कॉलम से parse_dates और index_col की मदद से DateTimeIndex बनाएँ, और परिणाम को data में असाइन करें.
  • .asfreq() के साथ 'W' एलियस देकर data को साप्ताहिक फ्रीक्वेंसी में बदलें और पहली पाँच पंक्तियाँ दिखाएँ.
  • फिर से साप्ताहिक फ्रीक्वेंसी में बदलें, इस बार 'bfill' विकल्प जोड़ें और पहली पाँच पंक्तियाँ दिखाएँ.
  • अब 'ffill' विकल्प जोड़कर साप्ताहिक सीरीज़ बनाएँ, उसे weekly_ffill में असाइन करें और पहली पाँच पंक्तियाँ दिखाएँ.
  • 2015 से शुरू करते हुए weekly_ffill को प्लॉट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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 


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