Створіть тижневий ряд із місячних даних про безробіття

Рівень безробіття цивільного населення США публікується щомісяця. Іноді потрібні дані з вищою частотою — це не проблема, адже ви щойно навчилися підвищувати частоту часових рядів.

Ви працюватимете з часовим рядом за останні 20 років і застосуєте кілька варіантів заповнення пропусків, перш ніж побудувати графік тижневої серії.

Ця вправа є частиною курсу

Опрацювання часових рядів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Ми вже імпортували pandas як pd і matplotlib.pyplot як plt.

Використайте pd.read_csv(), щоб імпортувати 'unemployment.csv', створивши DateTimeIndex зі стовпця 'date' за допомогою параметрів parse_dates і index_col, та збережіть результат у data.
Перетворіть data на тижневу частоту за допомогою .asfreq() з псевдонімом 'W' і покажіть перші п'ять рядків.
Ще раз перетворіть на тижневу частоту, додавши опцію 'bfill', і покажіть перші п'ять рядків.
Створіть тижневу серію, тепер додавши опцію 'ffill', збережіть у weekly_ffill і покажіть перші п'ять рядків.
Побудуйте графік weekly_ffill, починаючи з 2015 року.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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

Редагувати та запускати код