Кривая Филлипса с помощью merge_ordered()

Существует экономическая теория, разработанная А. У. Филлипсом, согласно которой инфляция и безработица находятся в обратной зависимости друг от друга. Теория утверждает, что экономический рост сопровождается инфляцией, которая, в свою очередь, должна приводить к увеличению числа рабочих мест и снижению безработицы.

Вы возьмёте две таблицы данных из Бюро статистики труда США, содержащие сведения об уровне безработицы и инфляции за разные периоды, и построите кривую Филлипса. Таблицы имеют разную частоту: в одной записи сделаны раз в шесть месяцев, в другой — ежемесячно. Для анализа вам потребуются только те записи, которые присутствуют в обеих таблицах.

Таблицы unemployment и inflation уже загружены.

Это упражнение является частью курса

Объединение данных с помощью pandas

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

С помощью merge_ordered() объедините таблицы inflation и unemployment по столбцу date, используя внутреннее соединение, и сохраните результат в переменную inflation_unemploy.
Выведите на экран таблицу inflation_unemploy.
На основе inflation_unemploy постройте точечную диаграмму: по горизонтальной оси отложите unemployment_rate, а по вертикальной — cpi (инфляцию).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()

Редактировать и запускать код