지역별 최저임금

그룹화된 데이터의 요약 통계를 살펴보면 그룹 간의 잠재적 차이와 공통점을 파악하는 데 큰 도움이 돼요. 여기에 @chain 매크로를 함께 사용하면 코드 가독성도 좋아집니다!

이번 연습 문제에서는 미국의 최저임금 추세를 다시 살펴보려 합니다. 50개 주와 워싱턴 D.C. 전체는 너무 많으므로, 미국을 네 지역(동북부, 중서부, 남부, 서부)으로 나누어 보겠습니다. 데이터셋은 wages로 로드되어 있어요.

각 지역이 최저임금을 어떻게 다루는지 확인해 볼까요?

DataFrames, Statistics, Chain, Plots 패키지는 using 키워드로 미리 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Julia로 하는 데이터 조작

강의 보기

연습 안내

wages DataFrame에 대해 체인 매크로를 만들고 결과를 regions_wage로 저장하세요.
매크로 안에서 region과 year 열로 그룹화하세요.
effective_min_wage_2020_dollars의 중앙값을 계산하고 열 이름을 median_effective_wage_2020으로 지정하세요.
결과를 언스택하여 행은 연도, 열은 지역, 값은 중앙임금이 되도록 하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)

코드 편집 및 실행