1. 학습
    2. /
  2. 프로젝트
    3. /
  3. Python으로 미국 인구조사 데이터 분석하기
Connected

연습 문제

실업

실업률은 인종과 성별에 따라 달라집니다. 이 연습 문제에서는 25~54세 인구를 대상으로, 네 가지 인종 집단(White, Black, Asian, Hispanic)과 남녀 각각에 대한 연도별 실업률(%)이 담긴 DataFrame unemp_by_race로 시작해요. 연도별 실업률 막대그래프를 만들어 보겠습니다.

열 이름은 melt 이후 최종 그래프의 레이블이 되므로, 먼저 더 간단하고 명확한 열 이름으로 바꿔 주세요. 필요한 코드는 연습 문제의 시작 부분에 제공되어 있습니다.

pandas와 seaborn은 일반적인 별칭으로 이미 임포트되어 있어요. unemp_by_race는 로드되어 있으며, 열 이름 바꾸기에 사용할 dict는 콘솔에 표시됩니다.

지침

100 XP
  • unemp_by_race DataFrame을 melt 하세요. id_vars는 "year"로 설정하고, 나머지 모든 열을 값 열로 사용하도록 value_vars 매개변수는 지정하지 말고 제거하세요.
  • unemp_by_race로 막대그래프를 생성하세요. x축에는 연도, y축에는 실업률(%)을 두고, hue는 인구통계 집단에 따라 구분되도록 설정하세요.