从月度失业率生成周度数据
美国民用失业率按月发布。若您需要更高频率的数据，也不成问题，因为您刚刚学习了如何对时间序列进行上采样。
您将使用过去 20 年的时间序列数据，并在绘制周度序列前，应用几种选项来填充缺失值。
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
我们已经将 pandas 导入为 pd，并将 matplotlib.pyplot 导入为 plt。
- 使用
pd.read_csv()导入'unemployment.csv'，通过parse_dates和index_col基于'date'列创建DateTimeIndex，并将结果赋给data。 - 使用别名
'W'调用.asfreq()将data转为周频，并显示前 5 行。 - 再次转换为周频，这次添加选项
'bfill'，并显示前 5 行。 - 创建周度序列，这次添加选项
'ffill'，将结果赋给weekly_ffill，并显示前 5 行。 - 绘制从 2015 年开始的
weekly_ffill。
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 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