Účast na trhu práce

Nezaměstnanost může klesat proto, že klesá i míra participace na trhu práce – tedy méně lidí aktivně hledá práci! V tomto cvičení tuto možnost prozkoumáš. Budeš pracovat s DataFramem lf_by_race, který obsahuje procentuální míru účasti na trhu práce podle roku pro osoby ve věku 25 až 54 let ve čtyřech rasových skupinách (bílí, černí, asijští a hispánci) a pro obě pohlaví. Vytvoříš sloupcový graf závislosti míry účasti na trhu práce na roce. Aby bylo možné graf podmínit demografickou skupinou, nejprve DataFrame převedeš pomocí funkce melt. DataFrame už má vhodné názvy sloupců.

pandas a seaborn byly importovány s obvyklými aliasy. unemp_by_race je načten a pět sloupců je zobrazeno v konzoli.

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza dat amerického sčítání lidu v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Proveď melt na DataFramu lf_by_race, nastav var_name na "demographic" a value_name na "labor_force_participation"; dokážeš určit, který sloupec patří do parametru id_vars?
Zavolej sns.barplot s rokem na ose x a mírou účasti na trhu práce na ose y; pak pomocí parametru hue zobraz pohlaví seskupená podle roku.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Melt DataFrame by demographic group
lf_by_race = lf_by_race.melt(
        ____,
        ____,
        ____
		)

# Plot labor force particpation by group by year
sns.barplot(____)
plt.show()

Upravit a spustit kód