比较季度 GDP 增长率与股票回报
掌握了对时间序列进行降采样与聚合后，您就可以把高频的股票价格序列与低频的宏观经济时间序列进行比较。
作为第一个例子，我们来比较季度 GDP 增长率与（重采样后的）道琼斯工业指数（涵盖 30 家大型美国公司）的季度回报率。
GDP 增长会在每个季度开始时公布上一季度的数据。为了计算与之匹配的股票回报，您将把股票指数按季度起始频率重采样（别名为 'QS'），并使用 .first() 获取该期间的首个观测值进行聚合。
本练习是课程的一部分
Python 中的时间序列数据处理
练习说明
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。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Import and inspect gdp_growth here
gdp_growth = ____
# Import and inspect djia here
djia = ____
# Calculate djia quarterly returns here
djia_quarterly = ____
djia_quarterly_return = ____
# Concatenate, rename and plot djia_quarterly_return and gdp_growth here
data = ____