Como de costume, importamos pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt para você.

Use pd.read_csv() para importar 'gdp_growth.csv' e 'djia.csv' e, para ambos, defina DateTimeIndex com base na coluna 'date' usando parse_dates e index_col e atribua os resultados a gdp_growth e djia, respectivamente, e depois inspecione usando .info().
Faça uma nova amostragem em djia usando o alias de frequência 'QS', agregue usando .first() e atribua a djia_quarterly.
Aplique .pct_change() a djia_quarterly e .mul() por 100 para obter djia_quarterly_return.
Use pd.concat() para concatenar gdp_growth e djia_quarterly_return com axis=1 e atribua a data. Renomeie as colunas usando .columns e os novos rótulos 'gdp' e 'djia' e, em seguida, .plot() os resultados.

Alteração da frequência da série temporal: reamostragem