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。
この演習はコースの一部です
Pythonでの時系列データ操作
演習の手順
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。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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