地域別の最低賃金
グループ化したデータの要約統計を見ることは、グループ間の違いや共通点を把握するのにとても有効です。これを @chain マクロと組み合わせれば、読みやすいコードになります！
この演習では、米国の最低賃金トレンドを再確認します。50州とワシントンD.C.すべてを見るのは大変なので、米国の4つの地域（Northeast、Midwest、South、West）に注目します。データセットは wages として読み込まれています。
地域ごとの最低賃金の違いを見ていきましょう！
DataFrames、Statistics、Chain、Plots パッケージは using で読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Julia でのデータ操作
演習の手順
wagesDataFrame に対してチェーンマクロを作成し、結果をregions_wageとして保存します。- マクロ内で、
regionとyear列でグループ化します。 effective_min_wage_2020_dollarsの中央値を計算し、列名をmedian_effective_wage_2020にします。- 結果をアンスタックし、行が年、列が地域、値が中央値の賃金になるようにします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create the chain macro
regions_wage = ____
# Group by region and year
groupby(____)
# Calculate the median wage per region per year
combine(____)
# Reshape the result
____
end
make_plot(regions_wage)