Curba Phillips cu merge_ordered()

Există o teorie economică dezvoltată de A. W. Phillips, care afirmă că inflația și șomajul au o relație inversă. Teoria susține că odată cu creșterea economică apare inflația, care la rândul ei ar trebui să ducă la mai multe locuri de muncă și un șomaj mai scăzut.

Vei folosi două tabele de date de la Biroul de Statistică a Muncii din SUA, care conțin date despre șomaj și inflație pe perioade diferite, și vei crea o curbă Phillips. Tabelele au frecvențe diferite: unul conține o înregistrare la fiecare șase luni, iar celălalt câte una pe lună. Va trebui să folosești doar înregistrările pentru care ai date în ambele tabele.

Tabelele unemployment și inflation sunt deja încărcate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Îmbinarea datelor cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește merge_ordered() pentru a îmbina tabelele inflation și unemployment după coloana date, cu un inner join, și salvează rezultatele ca inflation_unemploy.
Afișează dataframe-ul inflation_unemploy.
Folosind inflation_unemploy, creează un grafic de tip scatter cu unemployment_rate pe axa orizontală și cpi (inflația) pe axa verticală.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul