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.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Manipulowanie danymi szeregów czasowych w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

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.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import & inspect data here
data = ____
print(____)

# Interpolate and inspect here
interpolated = ____
print(____)

# Plot interpolated data here

Edytuj i uruchom kod