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  3. Pythonでの時系列データ操作
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演習

月次の失業率データから週次系列を作成する

米国の民間部門の失業率は月次で公表されます。より高頻度のデータが必要になることもありますが、心配いりません。さきほど学んだアップサンプリングで対応できます。

過去20年分の時系列データを使い、週次系列にプロットする前に、いくつかのオプションで欠損値を補完していきます。

指示

100 XP

pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてすでにインポート済みです。

  • pd.read_csv() を使って 'unemployment.csv' を読み込み、'date' 列を parse_dates と index_col で DateTimeIndex に変換し、結果を data に代入します。
  • .asfreq() にエイリアス 'W' を指定して data を週次に変換し、先頭5行を表示します。
  • もう一度週次に変換し、オプション 'bfill' を追加して先頭5行を表示します。
  • さらにオプション 'ffill' を追加して週次系列を作成し、weekly_ffill に代入して先頭5行を表示します。
  • 2015年以降の weekly_ffill をプロットします。