Płaca minimalna według regionu

Analiza statystyk podsumowujących pogrupowanych danych to świetny sposób na wykrycie podobieństw i różnic między grupami. W połączeniu z makrem @chain kod staje się przy tym czytelny i przejrzysty!

W tym ćwiczeniu wrócisz do tematu trendów płacy minimalnej w USA. Ponieważ 50 stanów plus Waszyngton to zbyt dużo, skupisz się na czterech regionach Stanów Zjednoczonych: Northeast, Midwest, South i West. Zbiór danych jest dostępny jako wages.

Sprawdźmy, jak poszczególne regiony podchodzą do kwestii płacy minimalnej!

Pakiety DataFrames, Statistics, Chain i Plots zostały już wczytane za pomocą słowa kluczowego using.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Manipulacja danymi w Julii

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Utwórz makro chain na DataFrame wages i zapisz wynik jako regions_wage.
Wewnątrz makra pogrupuj dane według kolumn region i year.
Oblicz medianę kolumny effective_min_wage_2020_dollars i nadaj wynikowej kolumnie nazwę median_effective_wage_2020.
Przekształć wynik za pomocą unstack tak, aby wiersze odpowiadały latom, kolumny – regionom, a wartości – medianie płacy.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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)

Edytuj i uruchom kod