Tạo dữ liệu hàng tuần từ dữ liệu thất nghiệp theo tháng
Tỷ lệ thất nghiệp dân sự của Mỹ được báo cáo theo tháng. Đôi khi bạn cần dữ liệu có tần suất cao hơn — không vấn đề gì, vì bạn vừa học cách upsample một chuỗi thời gian.
Bạn sẽ làm việc với chuỗi thời gian của 20 năm gần đây, và áp dụng một vài tùy chọn để điền giá trị thiếu trước khi vẽ biểu đồ chuỗi hàng tuần.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian trong Python
Hướng dẫn bài tập
Chúng tôi đã nhập sẵn pandas là pd và matplotlib.pyplot là plt.
- Dùng
pd.read_csv()để nhập'unemployment.csv', tạoDateTimeIndextừ cột'date'bằngparse_datesvàindex_col, và gán kết quả chodata. - Chuyển
datasang tần suất hàng tuần bằng.asfreq()với bí danh'W'và hiển thị 5 dòng đầu. - Chuyển tiếp sang tần suất hàng tuần, thêm tùy chọn
'bfill'và hiển thị 5 dòng đầu. - Tạo chuỗi hàng tuần, lần này thêm tùy chọn
'ffill', gán choweekly_ffillvà hiển thị 5 dòng đầu. - Vẽ
weekly_ffillbắt đầu từ năm 2015.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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