BaşlayınÜcretsiz başlayın

İşgücüne Katılım

İşsizlik düşüyor olabilir çünkü işgücüne katılım azalıyor, yani daha az kişi iş arıyor olabilir! Bu egzersizde bu olasılığı inceleyeceksin. 25-54 yaş arası dört ırksal grupta (White, Black, Asian ve Hispanic) ve her iki cinsiyette yıllara göre işgücüne katılım yüzdelerini içeren bir lf_by_race DataFrame’i ile başlayacaksın. Yıla karşı işgücüne katılımın çubuk grafiğini oluşturacaksın. Çubuk grafiğini demografik gruba göre koşullamak için önce DataFrame’i melt edeceksin. DataFrame’in sütun adları zaten uygun.

pandas ve seaborn alışılmış kısaltmalarla içe aktarıldı. unemp_by_race yüklendi ve konsolda beş sütun görüntüleniyor.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile ABD Nüfus Sayımı Verilerini Analiz Etme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • lf_by_race DataFrame’ini melt et; var_namei "demographic", value_namei "labor_force_participation" olarak ayarla; id_vars parametresi için uygun sütunu belirleyebilir misin?
  • sns.barplot çağırarak x eksenine year, y eksenine labor force participation koy; ardından hue parametresiyle yılı cinsiyete göre gruplandırarak göster.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Melt DataFrame by demographic group
lf_by_race = lf_by_race.melt(
        ____,
        ____,
        ____
		)

# Plot labor force particpation by group by year
sns.barplot(____)
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır