Участие в рабочей силе
Снижение безработицы может быть связано с уменьшением доли участия в рабочей силе — то есть с тем, что всё меньше людей активно ищут работу. В этом упражнении вы исследуете такую возможность. В качестве исходных данных вам предоставлен DataFrame lf_by_race, содержащий данные о доле участия в рабочей силе по годам для людей в возрасте от 25 до 54 лет в четырёх расовых группах (белые, чернокожие, азиаты и латиноамериканцы) с разбивкой по полу. Вы построите столбчатую диаграмму участия в рабочей силе по годам. Чтобы разбить диаграмму по демографическим группам, сначала выполните melt для DataFrame. Подходящие названия столбцов уже заданы.
pandas и seaborn импортированы со стандартными псевдонимами. DataFrame unemp_by_race загружен, пять столбцов отображаются в консоли.
Это упражнение является частью курса
Анализ данных переписи населения США в Python
Инструкции к упражнению
- Выполните
meltдля DataFramelf_by_race, задавvar_nameравным"demographic", аvalue_name—"labor_force_participation"; определите, какой столбец следует указать в параметреid_vars. - Вызовите
sns.barplot, разместив год на оси x, а участие в рабочей силе — на оси y; используйте параметрhue, чтобы отобразить пол с группировкой по году.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Melt DataFrame by demographic group
lf_by_race = lf_by_race.melt(
____,
____,
____
)
# Plot labor force particpation by group by year
sns.barplot(____)
plt.show()