Phillips-curve met merge_ordered()

Er is een economische theorie van A. W. Phillips die stelt dat inflatie en werkloosheid een omgekeerde relatie hebben. Volgens deze theorie zorgt economische groei voor inflatie, wat op zijn beurt leidt tot meer banen en minder werkloosheid.

Je gaat twee tabellen van het U.S. Bureau of Labor Statistics gebruiken met werkloosheids- en inflatiegegevens over verschillende perioden om een Phillips-curve te maken. De tabellen hebben verschillende frequenties. In de ene tabel staat elke zes maanden een waarde, in de andere elke maand. Je moet de rijen gebruiken waarvoor in beide tabellen gegevens beschikbaar zijn.

De tabellen unemployment en inflation zijn alvast voor je ingeladen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Data samenvoegen met pandas

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Gebruik merge_ordered() om de tabellen inflation en unemployment te mergen op date met een inner join, en sla het resultaat op als inflation_unemploy.
Print de dataframe inflation_unemploy.
Maak met inflation_unemploy een spreidingsdiagram met unemployment_rate op de horizontale as en cpi (inflatie) op de verticale as.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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()

Code bewerken en uitvoeren