労働参加率と失業率を比較する
FRED にある 2 つの経済データ系列は、民間失業率（'UNRATE'）と民間労働力参加率（'CIVPART'）です。
これらの指標は、米国の労働市場の2つの重要な側面を示します。すなわち、現在失業中または求職中の民間人口の割合と、労働市場で活動している人々のうち実際に就業している人の割合です。
つまり、これらの数値は、総人口に対する労働市場の規模と、労働市場に対する失業の規模の両方を示します。
ここでは、データをインポートし、加工して、プロットします。DataReader、date、pandas（pd）、および matplotlib.pyplot（plt）はインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonでの金融データのインポートと管理
演習の手順
date()を使って、startを 1950年1月1日に設定します。'UNRATE'と'CIVPART'の系列コードをこの順番で含むリストとしてseriesを作成します。series、データソース'fred'、開始日をDataReader()に渡し、結果をecon_dataに代入します。.columns属性を使って、新しい列ラベルとして'Unemployment Rate'と'Participation Rate'を設定します。subplots=Trueを指定してecon_dataをプロットし、表示します。タイトルは'Labor Market'とします。
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。
# 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()