1. Nauka
  2. /
  3. Kursy
  4. /
  5. Manipulowanie danymi szeregów czasowych w Pythonie

Connected

ćwiczenie

Interpolacja wskaźnika dług/PKB i porównanie z bezrobociem

Skoro wiesz już, jak interpolować szeregi czasowe, możesz zastosować tę umiejętność do kwartalnych danych o wskaźniku dług/PKB i porównać wynik z miesięczną stopą bezrobocia.

Instrukcje

100 XP

Biblioteki pandas (jako pd) i matplotlib.pyplot (jako plt) zostały już zaimportowane.

  • Użyj pd.read_csv(), aby wczytać plik 'debt_unemployment.csv' – utwórz DateTimeIndex z kolumny 'date', korzystając z parametrów parse_dates i index_col, a wynik przypisz do zmiennej data. Wywołaj print() na .info() tych danych.
  • Zastosuj .interpolate() do data i przypisz wynik do zmiennej interpolated, a następnie sprawdź rezultat.
  • Narysuj wykres interpolated, umieszczając kolumnę 'Unemployment' na osi secondary_y.