Participação na força de trabalho

O desemprego pode estar caindo porque a participação na força de trabalho está diminuindo, ou seja, menos pessoas estão procurando emprego! Neste exercício, você vai investigar essa possibilidade. Você começará com um DataFrame, lf_by_race, com a porcentagem de participação na força de trabalho por ano para pessoas de 25 a 54 anos em quatro grupos raciais (White, Black, Asian e Hispanic) e ambos os sexos. Você vai criar um gráfico de barras da participação na força de trabalho ao longo dos anos. Para condicionar o gráfico por grupo demográfico, você primeiro vai aplicar melt ao DataFrame. O DataFrame já tem nomes de colunas apropriados.

pandas e seaborn foram importados com os aliases de sempre. unemp_by_race está carregado e cinco colunas são exibidas no console.

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Analisando dados do Censo dos EUA em Python

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Instruções do exercício

Aplique melt ao DataFrame lf_by_race, definindo var_name como "demographic" e value_name como "labor_force_participation"; você consegue determinar a coluna apropriada para o parâmetro id_vars?
Chame sns.barplot com o ano no eixo x e a participação na força de trabalho no eixo y; depois use o parâmetro hue para mostrar o sexo agrupado por ano.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Melt DataFrame by demographic group
lf_by_race = lf_by_race.melt(
        ____,
        ____,
        ____
		)

# Plot labor force particpation by group by year
sns.barplot(____)
plt.show()

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