लेबर मार्केट पार्टिसिपेशन और अनएम्प्लॉयमेंट रेट्स की तुलना करें
FRED में दो आर्थिक डेटा सीरीज़ हैं: Civilian Unemployment Rate ('UNRATE') और Civilian Labor Force Participation Rate ('CIVPART').
ये रेट्स US लेबर मार्केट के दो महत्वपूर्ण पहलुओं को दिखाते हैं: सिविलियन आबादी का वह हिस्सा जो अभी बेरोज़गार है या नौकरी की तलाश में है, और लेबर मार्केट में सक्रिय लोगों का वह हिस्सा जो वास्तव में नियोजित है.
अर्थात् ये संख्याएँ कुल आबादी की तुलना में लेबर मार्केट के आकार के साथ-साथ, लेबर मार्केट की तुलना में बेरोज़गारी के आकार को भी दर्शाती हैं.
यहाँ, आप डेटा इम्पोर्ट करेंगे, संशोधित करेंगे, और उसे प्लॉट करेंगे. DataReader, date, pandas as pd, और matplotlib.pyplot as plt पहले से इम्पोर्ट किए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना
अभ्यास निर्देश
date()का उपयोग करकेstartको 1 जनवरी, 1950 पर सेट करें.seriesको एक लिस्ट के रूप में बनाएँ जिसमें क्रम से'UNRATE'और'CIVPART'सीरीज़ कोड हों.DataReader()मेंseries, डेटा सोर्स'fred', और start date पास करें, और परिणाम कोecon_dataमें असाइन करें..columnsएट्रिब्यूट का उपयोग करके नए कॉलम लेबल्स'Unemployment Rate'और'Participation Rate'असाइन करें.econ_dataकोsubplots=Trueआर्ग्युमेंट के साथ प्लॉट करें और दिखाएँ, तथा टाइटल'Labor Market'रखें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()