Comparer la participation au marché du travail et les taux de chômage

Deux séries de données économiques dans FRED sont le taux de chômage des civils ('UNRATE') et le taux de participation de la population civile à la main-d'œuvre ('CIVPART').

Ces taux mettent en évidence deux aspects importants du marché du travail américain : la part de la population civile qui est actuellement au chômage ou en recherche d'emploi, et la part des personnes actives sur le marché du travail qui sont effectivement en emploi.

Cela signifie que ces chiffres indiquent à la fois la taille du marché du travail par rapport à la population totale, ainsi que l'ampleur du chômage par rapport au marché du travail.

Ici, vous allez importer, modifier et tracer les données. DataReader, date, pandas sous pd et matplotlib.pyplot sous plt ont été importés.

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Importer et gérer des données financières en Python

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Instructions de l’exercice

En utilisant date(), définissez start au 1er janvier 1950.
Créez series comme une liste contenant les codes de séries 'UNRATE' et 'CIVPART', dans cet ordre.
Passez series, la source de données 'fred' et la date de début à DataReader(), et assignez le résultat à econ_data.
Utilisez l'attribut .columns pour attribuer 'Unemployment Rate' et 'Participation Rate' comme nouvelles étiquettes de colonnes.
Tracez et affichez econ_data en utilisant l'argument subplots=True, et donnez le titre 'Labor Market'.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()

Modifier et exécuter le code