Creează date săptămânale din date lunare privind șomajul

Rata șomajului în rândul civililor din SUA este raportată lunar. Uneori ai nevoie de date mai frecvente – dar nu e o problemă, pentru că tocmai ai învățat cum să faci upsampling pe o serie de timp.

Vei lucra cu datele seriei de timp din ultimii 20 de ani și vei aplica câteva opțiuni pentru a completa valorile lipsă înainte de a reprezenta grafic seria săptămânală.

Acest exercițiu face parte din cursul

Manipularea datelor de tip serie de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Am importat deja pandas ca pd și matplotlib.pyplot ca plt.

Folosește pd.read_csv() pentru a importa 'unemployment.csv', creând un DateTimeIndex din coloana 'date' cu ajutorul parse_dates și index_col, și atribuie rezultatul variabilei data.
Convertește data la frecvență săptămânală folosind .asfreq() cu aliasul 'W' și afișează primele cinci rânduri.
Convertește din nou la frecvență săptămânală, adăugând opțiunea 'bfill', și afișează primele cinci rânduri.
Creează seria săptămânală adăugând acum opțiunea 'ffill', atribuie-o variabilei weekly_ffill și afișează primele cinci rânduri.
Reprezintă grafic weekly_ffill începând din 2015.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import data here
data = ____

# Show first five rows of weekly series
print(____)

# Show first five rows of weekly series with bfill option
print(____)

# Create weekly series with ffill option and show first five rows
weekly_ffill = ____
print(____)

# Plot weekly_fill starting 2015 here

Editează și rulează codul