和往常一样，我们已为您导入了 pandas（简称 pd）和 matplotlib.pyplot（简称 plt）。

使用 pd.read_csv() 导入 'gdp_growth.csv' 和 'djia.csv'。对二者都基于 'date' 列设置 DateTimeIndex（使用 parse_dates 和 index_col），分别赋值给 gdp_growth 和 djia，然后用 .info() 查看。
以频率别名 'QS' 对 djia 重采样，使用 .first() 聚合，赋值为 djia_quarterly。
对 djia_quarterly 应用 .pct_change()，再用 .mul() 乘以 100，得到 djia_quarterly_return。
使用 pd.concat() 按 axis=1 将 gdp_growth 与 djia_quarterly_return 纵向对齐拼接，赋值为 data。用 .columns 将列名重命名为 'gdp' 和 'djia'，然后使用 .plot() 作图展示结果。

比较时间序列的增长率