Безработица
Уровень безработицы различается в зависимости от расы и пола. В этом упражнении вы начнёте работу с DataFrame unemp_by_race, который содержит данные о проценте безработных по годам среди людей в возрасте от 25 до 54 лет для четырёх расовых групп (белые, афроамериканцы, азиаты и латиноамериканцы) обоих полов. Вы построите столбчатую диаграмму зависимости процента безработных от года.
Поскольку названия столбцов после применения melt станут метками на итоговом графике, сначала задайте им более короткие и понятные имена. Необходимый код уже приведён в начале упражнения.
Библиотеки pandas и seaborn импортированы под стандартными псевдонимами. DataFrame unemp_by_race загружен, а словарь для переименования столбцов отображается в консоли.
Это упражнение является частью курса
Анализ данных переписи населения США в Python
Инструкции к упражнению
- Примените
meltк DataFrameunemp_by_race: задайтеid_varsравным"year"и удалите параметрvalue_vars, чтобы все оставшиеся столбцы использовались как столбцы значений. - Постройте столбчатую диаграмму по
unemp_by_race: год — по оси x, процент безработных — по оси y; параметрhueдолжен определять демографическую группу.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Rename columns
unemp_by_race.rename(columns = col_rename, inplace = True)
# Melt DataFrame by demographic group
unemp_by_race = unemp_by_race.melt(id_vars = ____, value_vars = ____,
var_name = "demographic", value_name = "pct_unemployed")
# Plot unemployment by group by year
sns.barplot(x = ____, y = ____, hue = ____, data = unemp_by_race)
plt.show()