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

ćwiczenie

Tworzenie tygodniowych danych z miesięcznych danych o bezrobociu

Stopa bezrobocia wśród cywilów w USA jest raportowana co miesiąc. Czasem potrzebujesz jednak danych z większą częstotliwością – nie stanowi to problemu, ponieważ właśnie poznałeś(-aś) technikę próbkowania w górę szeregów czasowych.

Będziesz pracować z danymi z ostatnich 20 lat i zastosujesz kilka opcji uzupełniania brakujących wartości przed narysowaniem wykresu dla serii tygodniowej.

Instrukcje

100 XP

Biblioteki pandas jako pd oraz matplotlib.pyplot jako plt są już zaimportowane.

  • Użyj pd.read_csv(), aby wczytać plik 'unemployment.csv', tworząc DateTimeIndex z kolumny 'date' za pomocą parse_dates i index_col, a wynik przypisz do zmiennej data.
  • Przelicz data na częstotliwość tygodniową za pomocą .asfreq() z aliasem 'W' i wyświetl pierwsze pięć wierszy.
  • Przelicz ponownie na częstotliwość tygodniową, dodając opcję 'bfill', i wyświetl pierwsze pięć wierszy.
  • Utwórz serię tygodniową, tym razem dodając opcję 'ffill', przypisz ją do zmiennej weekly_ffill i wyświetl pierwsze pięć wierszy.
  • Narysuj wykres weekly_ffill od roku 2015.