평소와 같이 pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있습니다.

pd.read_csv()를 사용하여 'gdp_growth.csv'와 'djia.csv'를 불러오세요. 두 파일 모두 parse_dates와 index_col을 이용해 'date' 열을 기반으로 DateTimeIndex를 설정하고, 결과를 각각 gdp_growth와 djia에 할당한 뒤 .info()로 확인하세요.
빈도 별칭 'QS'를 사용하여 djia를 리샘플링하고, .first()로 집계한 후 djia_quarterly에 할당하세요.
djia_quarterly에 .pct_change()를 적용하고 .mul()로 100을 곱하여 djia_quarterly_return을 구하세요.
pd.concat()을 사용하여 gdp_growth와 djia_quarterly_return을 axis=1 방향으로 연결하고 data에 할당하세요. .columns와 새 레이블 'gdp', 'djia'를 사용하여 열 이름을 변경한 뒤 .plot()으로 결과를 시각화하세요.

업샘플링과 `.resample()`을 활용한 보간법