1. Học hỏi
    2. /
  2. Dự An
    3. /
  3. Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python
Connected

Bài tập

Thất nghiệp

Tỷ lệ thất nghiệp khác nhau theo chủng tộc và giới tính. Trong bài tập này, bạn sẽ bắt đầu với DataFrame unemp_by_race, chứa phần trăm thất nghiệp theo năm cho nhóm tuổi 25–54 trong bốn nhóm chủng tộc (White, Black, Asian và Hispanic) và cả hai giới. Bạn sẽ tạo biểu đồ cột thể hiện phần trăm thất nghiệp theo năm.

Vì sau khi melt, tên cột sẽ trở thành nhãn trong biểu đồ cuối cùng, hãy bắt đầu bằng cách đặt lại tên cột sao cho ngắn gọn và rõ ràng hơn. Mã cần thiết đã được cung cấp ở đầu bài tập.

pandas và seaborn đã được nhập với các bí danh quen thuộc. unemp_by_race đã được tải, và dict bạn sẽ dùng để đổi tên đã được hiển thị trong console.

Hướng dẫn

100 XP
  • melt DataFrame unemp_by_race; đặt id_vars là "year", và bỏ tham số value_vars để sử dụng tất cả các cột còn lại làm cột giá trị
  • Tạo biểu đồ cột từ unemp_by_race, với năm trên trục x và phần trăm thất nghiệp trên trục y, với hue xác định theo nhóm nhân khẩu học