Salaire minimum par région

Examiner les statistiques sommaires de données regroupées est une excellente façon de repérer les différences et similarités possibles entre les groupes. Combinez cela avec la macro @chain et vous obtenez un code très lisible!

Dans cet exercice, vous allez revisiter les tendances du salaire minimum aux États-Unis. Comme les 50 États plus Washington, D.C., c'est trop, vous allez vous concentrer sur les quatre régions des États-Unis — Nord-Est, Midwest, Sud et Ouest. L'ensemble de données a été chargé sous le nom wages.

Voyons comment les différentes régions gèrent le salaire minimum!

Les modules DataFrames, Statistics, Chain et Plots ont été chargés pour vous avec le mot-clé using.

Cette activité fait partie du cours

Manipulation de données en Julia

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Instructions de l’exercice

Créez une macro en chaîne sur la table wages et enregistrez le résultat sous regions_wage.
À l'intérieur de la macro, regroupez par les colonnes region et year.
Calculez la médiane de effective_min_wage_2020_dollars et nommez la colonne median_effective_wage_2020.
Dépivotez le résultat de façon que les lignes correspondent aux années, les colonnes aux régions et les valeurs au salaire médian.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create the chain macro
regions_wage = ____

	# Group by region and year
    groupby(____)

	# Calculate the median wage per region per year
    combine(____)

	# Reshape the result
    ____
end

make_plot(regions_wage)

Modifier et exécuter le code