इंटरपोलेशन से साप्ताहिक employment डेटा बनाएँ
आपने हाल ही में civilian US unemployment rate का उपयोग किया था और उसे simple forward या backfill मेथड से monthly से weekly फ़्रीक्वेंसी में बदला था.
इस वीडियो में सीखे गए नए .interpolate() मेथड की अपने पिछले तरीके से तुलना करें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना
अभ्यास निर्देश
हमने आपके लिए pandas को pd और matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट कर दिया है. साथ ही, 2010 से 2016 तक की monthly unemployment rate को monthly वैरिएबल में लोड कर दिया है.
.info()का उपयोग करकेmonthlyको जाँचिए.- साप्ताहिक तारीखों वाला
pd.date_range()बनाईए, जहाँmonthlyकेindexकी.min()और.max()को क्रमशःstartऔरendके रूप में इस्तेमाल करें, और परिणामweekly_datesमें असाइन करें. monthlyपरweekly_datesका उपयोग करते हुए.reindex()लगाएँ और आउटपुट कोweeklyमें असाइन करें..ffill()और.interpolate()कोweekly.UNRATEपर लगाकर नई कॉलम'ffill'और'interpolated'बनाइए.weeklyका प्लॉट दिखाइए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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