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merge_ordered() का उपयोग करके फिलिप्स कर्व

A. W. Phillips द्वारा विकसित एक आर्थिक सिद्धांत कहता है कि महँगाई (inflation) और बेरोजगारी (unemployment) के बीच विपरीत संबंध होता है. इस सिद्धांत के अनुसार, आर्थिक वृद्धि के साथ महँगाई बढ़ती है, और इसके परिणामस्वरूप नौकरियाँ बढ़ती हैं और बेरोजगारी घटती है.

आप U.S. Bureau of Labor Statistics की दो तालिकाओं का उपयोग करेंगे, जिनमें अलग-अलग अवधियों के लिए बेरोजगारी और महँगाई का डेटा है, और एक फिलिप्स कर्व बनाएँगे. तालिकाओं की आवृत्ति अलग है. एक तालिका में हर छह महीने पर एक एंट्री है, जबकि दूसरी में हर महीने. आपको वही एंट्रियाँ उपयोग करनी होंगी जहाँ दोनों तालिकाओं में उसी तारीख के लिए डेटा मौजूद हो.

unemployment और inflation तालिकाएँ आपके लिए लोड कर दी गई हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ Data Joining

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • merge_ordered() का उपयोग करके inflation और unemployment तालिकाओं को date पर inner join के साथ merge करें, और परिणाम inflation_unemploy के रूप में सहेजें.
  • inflation_unemploy dataframe को प्रिंट करें.
  • inflation_unemploy का उपयोग करते हुए एक scatter plot बनाएँ, जिसमें क्षैतिज अक्ष पर unemployment_rate और ऊर्ध्वाधर अक्ष पर cpi (inflation) हो.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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()
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