Phillipskurvan med merge_ordered()
Det finns en ekonomisk teori framtagen av A. W. Phillips som säger att inflation och arbetslöshet har ett omvänt samband. Teorin hävdar att ekonomisk tillväxt leder till inflation, vilket i sin tur bör resultera i fler jobb och lägre arbetslöshet.
Du ska utgå från två datatabeller från U.S. Bureau of Labor Statistics, som innehåller data om arbetslöshet och inflation under olika perioder, och skapa en Phillipskurva. Tabellerna har olika frekvens – en innehåller ett datavärde var sjätte månad, medan den andra innehåller ett värde per månad. Du behöver använda de poster där det finns data i båda tabellerna.
Tabellerna unemployment och inflation har redan laddats in åt dig.
Den här övningen är en del av kursen
Joining Data with pandas
Övningsinstruktioner
- Använd
merge_ordered()för att slå samman tabellernainflationochunemploymentpå kolumnendatemed en inner join, och spara resultatet sominflation_unemploy. - Skriv ut dataframen
inflation_unemploy. - Skapa ett spridningsdiagram med hjälp av
inflation_unemploy, därunemployment_ratevisas på den horisontella axeln ochcpi(inflation) på den vertikala axeln.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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()