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.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 미국 인구조사 데이터 분석하기
연습 안내
unemp_by_raceDataFrame을melt하세요.id_vars는"year"로 설정하고, 나머지 모든 열을 값 열로 사용하도록value_vars매개변수는 지정하지 말고 제거하세요.unemp_by_race로 막대그래프를 생성하세요. x축에는 연도, y축에는 실업률(%)을 두고,hue는 인구통계 집단에 따라 구분되도록 설정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Rename columns
unemp_by_race.rename(columns = col_rename, inplace = True)
# Melt DataFrame by demographic group
unemp_by_race = unemp_by_race.melt(id_vars = ____, value_vars = ____,
var_name = "demographic", value_name = "pct_unemployed")
# Plot unemployment by group by year
sns.barplot(x = ____, y = ____, hue = ____, data = unemp_by_race)
plt.show()