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Courbe de Phillips avec merge_ordered()

Une théorie économique élaborée par A. W. Phillips affirme qu'il existe une relation inverse entre l'inflation et le chômage. Selon cette théorie, la croissance économique s'accompagne d'inflation, ce qui devrait mener à plus d'emplois et à moins de chômage.

Vous allez utiliser deux tableaux de données du U.S. Bureau of Labor Statistics, contenant des données de chômage et d'inflation sur des périodes différentes, pour tracer une courbe de Phillips. Les tableaux n'ont pas la même fréquence : l'un contient une observation tous les six mois, l'autre une observation chaque mois. Vous devrez utiliser uniquement les enregistrements pour lesquels vous avez des données dans les deux tableaux.

Les tableaux unemployment et inflation ont été chargés pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Assembler des données avec pandas

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez merge_ordered() pour fusionner les tableaux inflation et unemployment sur date avec une jointure interne (inner), puis enregistrez le résultat dans inflation_unemploy.
  • Affichez le dataframe inflation_unemploy.
  • À partir de inflation_unemploy, créez un nuage de points avec unemployment_rate sur l'axe horizontal et cpi (inflation) sur l'axe vertical.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()
Modifier et exécuter le code