Participación en la fuerza laboral

El desempleo podría estar bajando porque disminuye la participación en la fuerza laboral; es decir, ¡menos gente está buscando trabajo! En este ejercicio, vas a investigar esa posibilidad. Empezarás con un DataFrame, lf_by_race, con el porcentaje de participación en la fuerza laboral por año para personas de 25 a 54 años en cuatro grupos raciales (White, Black, Asian y Hispanic) y ambos sexos. Crearás un gráfico de barras de participación en la fuerza laboral frente al año. Para poder condicionar el gráfico por grupo demográfico, primero harás melt del DataFrame. El DataFrame ya tiene nombres de columnas adecuados.

pandas y seaborn se han importado con los alias habituales. unemp_by_race está cargado y cinco columnas se muestran en la consola.

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Análisis de datos del Censo de EE. UU. con Python

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Instrucciones del ejercicio

Aplica melt al DataFrame lf_by_race, estableciendo var_name a "demographic" y value_name a "labor_force_participation"; ¿puedes determinar la columna apropiada para el parámetro id_vars?
Llama a sns.barplot con el año en el eje x y la participación en la fuerza laboral en el eje y; luego usa el parámetro hue para mostrar el sexo agrupado por año.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

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

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

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