Krzywa Phillipsa z użyciem merge_ordered()
Ekonomista A. W. Phillips sformułował teorię, według której inflacja i bezrobocie pozostają w odwrotnej zależności. Zakłada ona, że wzrost gospodarczy napędza inflację, która z kolei powinna prowadzić do wzrostu zatrudnienia i spadku bezrobocia.
Skorzystasz z dwóch tabel danych pochodzących z amerykańskiego Biura Statystyki Pracy (U.S. Bureau of Labor Statistics), zawierających dane o bezrobociu i inflacji z różnych okresów, i na ich podstawie stworzysz krzywą Phillipsa. Tabele mają różną częstotliwość aktualizacji – jedna zawiera wpisy co sześć miesięcy, a druga co miesiąc. Potrzebujesz tylko wpisów, dla których dane istnieją w obu tabelach.
Tabele unemployment i inflation są już wczytane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Łączenie danych z pandas
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj
merge_ordered(), aby złączyć tabeleinflationiunemploymentpo kolumniedatez użyciem złączenia wewnętrznego (inner join), a wynik zapisz jakoinflation_unemploy. - Wyświetl ramkę danych
inflation_unemploy. - Na podstawie
inflation_unemployutwórz wykres punktowy (scatter plot) zunemployment_ratena osi poziomej icpi(inflacja) na osi pionowej.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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()