を使ったフィリップス曲線の作成
A・W・フィリップスが提唱した経済理論によると、インフレ率と失業率には逆相関の関係があります。この理論では、経済成長によってインフレが生じ、その結果として雇用が増え、失業率が低下すると説明されています。
ここでは、米国労働統計局が公表したインフレ率と失業率のデータを含む2つのテーブルを使って、フィリップス曲線を作成します。2つのテーブルはデータの頻度が異なり、一方は6か月ごと、もう一方は毎月データが記録されています。両方のテーブルに共通するデータのみを使用する必要があります。
テーブル unemployment と inflation はあらかじめ読み込まれています。
この演習はコースの一部です
pandas によるデータの結合
演習の手順
merge_ordered()を使って、inflationテーブルとunemploymentテーブルをdate列で内部結合し、結果をinflation_unemployとして保存します。inflation_unemployデータフレームを表示します。inflation_unemployを使って、横軸にunemployment_rate、縦軸にcpi（インフレ率）を設定した散布図を作成します。
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。
# 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()