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merge_ordered()를 활용한 필립스 곡선

A. W. 필립스가 제안한 경제 이론에 따르면, 인플레이션과 실업률 사이에는 반비례 관계가 있습니다. 이 이론은 경제 성장이 인플레이션을 유발하고, 인플레이션은 다시 일자리 증가와 실업률 감소로 이어진다고 주장합니다.

미국 노동통계국(U.S. Bureau of Labor Statistics)의 두 데이터 테이블을 활용하여 필립스 곡선을 만들어 보겠습니다. 각 테이블에는 서로 다른 기간의 실업 및 인플레이션 데이터가 포함되어 있습니다. 한 테이블은 6개월마다, 다른 테이블은 매월 데이터가 기록되어 있습니다. 두 테이블 모두에 데이터가 존재하는 항목만 사용해야 합니다.

unemployment 테이블과 inflation 테이블은 이미 불러와져 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

pandas로 데이터 조인하기

강의 보기

연습 안내

  • merge_ordered()를 사용하여 inflation 테이블과 unemployment 테이블을 date 기준으로 내부 조인 방식으로 병합하고, 결과를 inflation_unemploy로 저장하세요.
  • inflation_unemploy 데이터프레임을 출력하세요.
  • inflation_unemploy를 사용하여 가로축에 unemployment_rate, 세로축에 cpi(인플레이션)를 배치한 산점도를 만드세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행