Interpolera skuld/BNP och jämför med arbetslöshet

Nu när du har lärt dig att interpolera tidsserier kan du tillämpa den kunskapen på den kvartalsvisa skuld/BNP-serien och jämföra resultatet med den månatliga arbetslösheten.

Den här övningen är en del av kursen

Manipulera tidsseriedata i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Vi har importerat pandas som pd och matplotlib.pyplot som plt åt dig.

Använd pd.read_csv() för att importera 'debt_unemployment.csv'. Skapa ett DateTimeIndex från kolumnen 'date' med hjälp av parse_dates och index_col, och tilldela resultatet till data. Använd print() för att visa .info() om datan.
Tillämpa .interpolate() på data och tilldela resultatet till interpolated, och inspektera sedan resultatet.
Rita interpolated med 'Unemployment' på den sekundära y-axeln (secondary_y).

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

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

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

# Plot interpolated data here

Redigera och kör kod