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.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python
Hướng dẫn bài tập
meltDataFrameunemp_by_race; đặtid_varslà"year", và bỏ tham sốvalue_varsđể 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, vớihuexác định theo nhóm nhân khẩu học
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Rename columns
unemp_by_race.rename(columns = col_rename, inplace = True)
# Melt DataFrame by demographic group
unemp_by_race = unemp_by_race.melt(id_vars = ____, value_vars = ____,
var_name = "demographic", value_name = "pct_unemployed")
# Plot unemployment by group by year
sns.barplot(x = ____, y = ____, hue = ____, data = unemp_by_race)
plt.show()