Phillipskurve mit merge_ordered()
Es gibt eine ökonomische Theorie von A. W. Phillips, die besagt, dass Inflation und Arbeitslosigkeit in einem umgekehrten Verhältnis zueinander stehen. Der Theorie zufolge zieht Wirtschaftswachstum eine Inflation nach sich, was wiederum zu mehr Arbeitsplätzen und weniger Arbeitslosigkeit führen sollte.
Du hast nun zwei Tabellen mit Daten des US-amerikanischen Bureau of Labor Statistics mit Informationen zur Arbeitslosigkeit und Inflation über verschiedene Zeiträume hinweg, aus denen du eine Phillipskurve erstellen wirst. Die Tabellen nutzen unterschiedliche Intervalle. Die eine Tabelle hat einen Dateneintrag alle sechs Monate, während es in der anderen Tabelle monatliche Einträge gibt. Du musst die Einträge verwenden, bei denen Daten in beiden Tabellen vorhanden sind.
Die Tabellen unemployment und inflation wurden für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Daten mit pandas verknüpfen
Anleitung zur Übung
- Verwende
merge_ordered(), um die Tabelleninflationundunemploymentanhand vondatemit einem inneren Join zusammenzuführen, und speichere das Ergebnis alsinflation_unemploy. - Gib den DataFrame
inflation_unemployaus. - Erstelle mit
inflation_unemployein Streudiagramm mitunemployment_rateauf der horizontalen Achse undcpi(Inflation) auf der vertikalen Achse.
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Use merge_ordered() to merge inflation, unemployment with inner join
inflation_unemploy = ____
# Print inflation_unemploy
____
# Plot a scatter plot of unemployment_rate vs cpi of inflation_unemploy
inflation_unemploy.plot(____)
plt.show()