월별 실업 데이터로 주별 데이터 만들기
미국 민간 실업률은 매월 발표됩니다. 더 자주 데이터가 필요할 수도 있지만 걱정하지 마세요. 방금 시계열 업샘플링 방법을 배웠으니까요.
최근 20년치 시계열 데이터를 활용하여, 결측값을 채우는 몇 가지 옵션을 적용한 후 주별 시계열을 시각화해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시계열 데이터 다루기
연습 안내
pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있습니다.
pd.read_csv()를 사용하여'unemployment.csv'를 불러오세요.parse_dates와index_col을 사용해'date'열로DateTimeIndex를 생성하고, 결과를data에 할당합니다..asfreq()와 별칭'W'를 사용하여data를 주별 빈도로 변환하고, 첫 다섯 행을 확인하세요.- 다시 주별 빈도로 변환하되, 이번에는
'bfill'옵션을 추가하고 첫 다섯 행을 확인하세요. 'ffill'옵션을 추가하여 주별 시계열을 만들고,weekly_ffill에 할당한 뒤 첫 다섯 행을 확인하세요.- 2015년부터 시작하는
weekly_ffill을 플롯으로 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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