比较劳动力参与率与失业率
FRED 中有两个经济数据序列分别是民间失业率（'UNRATE'）和民间劳动力参与率（'CIVPART'）。
这两个比率展示了美国劳动力市场的两个关键方面：目前失业或正在求职的人口占民间人口的比例，以及在劳动力市场中处于就业状态的人所占比例。
也就是说，这些数字既反映了劳动力市场相对于总人口的规模，也反映了失业相对于劳动力市场的规模。
在本练习中，您将导入、整理并绘制这些数据。DataReader、date、pandas（导入为 pd）以及 matplotlib.pyplot（导入为 plt）均已导入。
本练习是课程的一部分
在 Python 中导入与管理金融数据
练习说明
- 使用
date()将start设为 1950 年 1 月 1 日。 - 创建列表
series，按顺序包含序列代码'UNRATE'和'CIVPART'。 - 将
series、数据源'fred'和起始日期传给DataReader()，并将结果赋给econ_data。 - 使用
.columns属性将新的列标签设为'Unemployment Rate'和'Participation Rate'。 - 使用参数
subplots=True绘制并显示econ_data，并将标题设为'Labor Market'。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Set the start date
start = ____
# Define the series codes
series = ['UNRATE', 'CIVPART']
# Import the data
econ_data = ____
# Assign new column labels
econ_data.columns = ____
# Plot econ_data
____
# Show the plot
plt.show()