Compară rata de participare pe piața muncii și rata șomajului

Două serii de date economice din FRED sunt Rata Civilă a Șomajului ('UNRATE') și Rata de Participare a Forței de Muncă Civile ('CIVPART').

Aceste rate evidențiază două aspecte importante ale pieței muncii din SUA: ponderea populației civile care este în prezent șomeră sau în căutarea unui loc de muncă, respectiv ponderea celor activi pe piața muncii care sunt efectiv angajați.

Astfel, cifrele reflectă atât dimensiunea pieței muncii în raport cu populația totală, cât și amploarea șomajului în raport cu piața muncii.

În acest exercițiu, vei importa, modifica și reprezenta grafic datele. DataReader, date, pandas ca pd și matplotlib.pyplot ca plt au fost deja importate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosind date(), setează start la 1 ianuarie 1950.
Creează series ca o listă care conține codurile seriilor 'UNRATE' și 'CIVPART', în această ordine.
Transmite series, sursa de date 'fred' și data de început către DataReader(), apoi atribuie rezultatul variabilei econ_data.
Folosește atributul .columns pentru a atribui 'Unemployment Rate' și 'Participation Rate' ca noi etichete de coloane.
Reprezintă grafic și afișează econ_data folosind argumentul subplots=True, cu titlul 'Labor Market'.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Set the start date
start = ____

# Define the series codes
series = ['UNRATE', 'CIVPART']

# Import the data
econ_data = ____

# Assign new column labels
econ_data.columns = ____

# Plot econ_data
____

# Show the plot
plt.show()

Editează și rulează codul