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연습 문제

労働参加率

失業率が下がっているのは、労働参加率が低下している、つまり仕事を探す人が減っているからかもしれません。この演習では、その可能性を検証します。25〜54歳の4つの人種グループ（White、Black、Asian、Hispanic）と男女別について、年ごとの労働参加率（パーセント）をまとめた DataFrame lf_by_race から始めます。年に対する労働参加率の棒グラフを作成します。人口統計グループごとに棒グラフを分けて表示するため、まず DataFrame を melt します。列名はすでに適切に設定されています。

pandas と seaborn は通常の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、5列がコンソールに表示されています。

지침

100 XP
  • DataFrame lf_by_race を melt し、var_name を "demographic"、value_name を "labor_force_participation" に設定します。id_vars パラメータに適切な列はどれか判断できますか？
  • sns.barplot を呼び出し、x軸に year、y軸に labor force participation を指定します。さらに、hue パラメータを使って、year ごとに sex を色分けして表示します。