いつもどおり、pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。

pd.read_csv() を使って 'gdp_growth.csv' と 'djia.csv' を読み込み、それぞれ parse_dates と index_col を使って 'date' 列をもとに DateTimeIndex を設定し、gdp_growth と djia に代入してから .info() で確認します。
djia を頻度エイリアス 'QS' でリサンプリングし、.first() で集計して djia_quarterly に代入します。
djia_quarterly に .pct_change() を適用し、.mul() で100を掛けて djia_quarterly_return を得ます。
pd.concat() を使って、gdp_growth と djia_quarterly_return を axis=1 方向に連結して data に代入します。.columns に新しいラベル 'gdp' と 'djia' を設定し、その後 .plot() で結果を可視化します。

resample() によるアップサンプリングと補間