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演習

失業

失業率は、人種や性別によって異なります。この演習では、4 つの人種グループ（White、Black、Asian、Hispanic）と男女について、25～54 歳の各年の失業率（パーセント）をまとめた DataFrame unemp_by_race から始めます。年に対する失業率の棒グラフを作成します。

列名は、melt 後に最終プロットのラベルになるため、まずは短くわかりやすい列名に変更します。必要なコードは演習の最初に用意されています。

pandas と seaborn は一般的なエイリアスでインポート済みです。unemp_by_race は読み込まれており、リネームに使う辞書はコンソールに表示されています。

指示

100 XP
  • unemp_by_race DataFrame を melt します。id_vars を "year" に設定し、value_vars パラメータは指定せずに、残りのすべての列を値列として使います。
  • unemp_by_race の棒グラフを作成します。x 軸に年、y 軸に失業率（パーセント）をとり、hue はデモグラフィックのグループで分けます。