Haftalık istihdam verisi oluşturmak için enterpolasyon kullan

Kısa süre önce sivil ABD işsizlik oranını kullandın ve bunu basit forward veya backfill yöntemleriyle aylıktan haftalığa çevirdin.

Önceki yaklaşımını, bu videoda öğrendiğin yeni .interpolate() yöntemiyle karşılaştır.

Bu egzersiz

Python ile Zaman Serisi Verilerini Manipüle Etme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

pandas'ı pd ve matplotlib.pyplot'ı plt olarak senin için içe aktardık. Ayrıca 2010'dan 2016'ya aylık işsizlik oranını monthly değişkenine yükledik.

.info() kullanarak monthly'yi incele.
monthly'nin index'inin .min() ve .max() değerlerini sırasıyla start ve end olarak kullanarak haftalık tarihleri olan bir pd.date_range() oluştur ve sonucu weekly_dates'e ata.
monthly'ye weekly_dates kullanarak .reindex() uygula ve çıktıyı weekly'e ata.
weekly.UNRATE üzerine .ffill() ve .interpolate() uygulayarak 'ffill' ve 'interpolated' adlı yeni sütunlar oluştur.
weekly'nin bir grafiğini göster.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Inspect data here
print(____)

# Create weekly dates
weekly_dates = ____

# Reindex monthly to weekly data
weekly = ____

# Create ffill and interpolated columns
weekly['ffill'] = ____
weekly['interpolated'] = ____

# Plot weekly

Kodu Düzenle ve Çalıştır