Arbeitsmarktpartizipation und Arbeitslosenquoten vergleichen

Zwei volkswirtschaftliche Zeitreihen in FRED sind die Civilian Unemployment Rate ('UNRATE') und die Civilian Labor Force Participation Rate ('CIVPART').

Diese Quoten beleuchten zwei wichtige Aspekte des US‑Arbeitsmarkts: den Anteil der zivilen Bevölkerung, der aktuell arbeitslos ist oder Arbeit sucht, und den Anteil derjenigen, die am Arbeitsmarkt aktiv sind, die tatsächlich beschäftigt sind.

Das bedeutet: Die Zahlen zeigen sowohl die Größe des Arbeitsmarkts im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung als auch die Größe der Arbeitslosigkeit im Verhältnis zum Arbeitsmarkt.

Hier wirst du die Daten importieren, aufbereiten und visualisieren. DataReader, date, pandas als pd und matplotlib.pyplot als plt wurden bereits importiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Importing and Managing Financial Data in Python

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

Setze mit date() start auf den 1. Januar 1950.
Erstelle series als Liste mit den Seriencodes 'UNRATE' und 'CIVPART' in genau dieser Reihenfolge.
Übergebe series, die Datenquelle 'fred' und das Startdatum an DataReader() und weise das Ergebnis econ_data zu.
Verwende das Attribut .columns, um 'Unemployment Rate' und 'Participation Rate' als neue Spaltenbezeichnungen zu setzen.
Plotte und zeige econ_data mit dem Argument subplots=True und gib den Titel 'Labor Market' an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Set the start date
start = ____

# Define the series codes
series = ['UNRATE', 'CIVPART']

# Import the data
econ_data = ____

# Assign new column labels
econ_data.columns = ____

# Plot econ_data
____

# Show the plot
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen