使用 merge_ordered() 绘制菲利普斯曲线

A. W. Phillips 提出了一种经济学理论，认为通货膨胀与失业率呈反向关系。该理论指出，经济增长往往伴随通胀上升，而通胀上升会带来更多就业，从而降低失业率。

您将使用来自美国劳工统计局的两张数据表，分别包含不同时段的失业与通胀数据，并据此绘制菲利普斯曲线。这两张表的频率不同：一张每 6 个月记录一次，另一张每月记录一次。您需要只使用两表在同一时间点均有数据的记录。

表 unemployment 和 inflation 已为您加载。

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使用 pandas 连接数据

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练习说明

使用 merge_ordered() 在 date 上对 inflation 与 unemployment 进行内连接合并，并将结果保存为 inflation_unemploy。
打印 inflation_unemploy 数据框。
基于 inflation_unemploy，绘制散点图：将 unemployment_rate 作为横轴，将 cpi（通胀）作为纵轴。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Use merge_ordered() to merge inflation, unemployment with inner join
inflation_unemploy = ____

# Print inflation_unemploy 
____

# Plot a scatter plot of unemployment_rate vs cpi of inflation_unemploy
inflation_unemploy.plot(____)
plt.show()

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