Tham gia lực lượng lao động
Tỷ lệ thất nghiệp có thể giảm vì tỷ lệ tham gia lực lượng lao động đang đi xuống — tức là có ít người đi tìm việc hơn! Trong bài tập này, bạn sẽ kiểm tra khả năng đó. Bạn bắt đầu với một DataFrame, lf_by_race, chứa phần trăm tham gia lực lượng lao động theo năm cho nhóm tuổi 25–54 ở bốn nhóm chủng tộc (White, Black, Asian và Hispanic) và cả hai giới. Bạn sẽ tạo biểu đồ cột thể hiện tỷ lệ tham gia lực lượng lao động theo năm. Để điều kiện hóa (phân tách) biểu đồ cột theo nhóm nhân khẩu học, trước tiên bạn sẽ melt DataFrame. DataFrame đã có tên cột phù hợp.
pandas và seaborn đã được nhập với các bí danh quen thuộc. unemp_by_race đã được nạp và năm cột được hiển thị trên bảng điều khiển.
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
meltDataFramelf_by_race, đặtvar_namelà"demographic"vàvalue_namelà"labor_force_participation"; bạn có xác định được cột phù hợp cho tham sốid_varskhông?- Gọi
sns.barplotvới năm trên trục x và tỷ lệ tham gia lực lượng lao động trên trục y; sau đó dùng tham sốhueđể hiển thị giới tính được nhóm theo năm.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Melt DataFrame by demographic group
lf_by_race = lf_by_race.melt(
____,
____,
____
)
# Plot labor force particpation by group by year
sns.barplot(____)
plt.show()