रोज़गार और श्रम बल

Python में US Census डेटा का विश्लेषण

Lee Hachadoorian

Asst. Professor of Instruction, Temple University

रोज़गार की अवधारणाएँ

Labor Force: जो काम कर रहे हैं या काम खोज रहे हैं
Unemployed: जो काम नहीं पा रहे हैं
Unemployment Rate: $$Unemployed / LaborForce$$
Labor Force Participation Rate: $$LaborForce / WorkingAgePop$$

बार प्लॉट बनाना

   year  pct_unemployed
0  2011       10.264992
0  2012        9.373092
0  2013        8.435212
0  2014        7.226895
0  2015        6.297886
0  2016        5.750313
0  2017        5.281027

sns.barplot(
  x = "year", y = "pct_unemployed", 
  color = "cornflowerblue", 
  data = employment)

एक बारप्लॉट जो वर्षवार बेरोज़गारी दिखाता है. 2011 से 2017 तक बार की ऊँचाई घटती है.

pandas.melt

print(hispanic_unemployment)

   year  pct_hisp_male_25to54_unemp  pct_hisp_female_25to54_unemp
0  2011                    9.352638                     11.426135
0  2012                    8.062535                     10.751855
0  2013                    6.915451                      9.524808
0  2014                    5.724187                      8.285590
0  2015                    5.040303                      7.070101
0  2016                    4.568206                      6.521980
0  2017                    4.184646                      5.706956

pandas.melt

# Rename columns
col_rename = {"pct_hisp_male_25to54_unemp": "male",
             "pct_hisp_female_25to54_unemp": "female"}
hispanic_unemployment.rename(columns = col_rename, inplace = True)

# Melt DataFrame
tidy_unemp = hispanic_unemployment.melt(
        id_vars = "year",
        value_vars = ["male", "female"],
        var_name = "sex",
        value_name = "pct_unemployed")

pandas.melt

# Rename columns
col_rename = {"pct_hisp_male_25to54_unemp": "male",
             "pct_hisp_female_25to54_unemp": "female"}
hispanic_unemployment.rename(columns = col_rename, inplace = True)

# Melt DataFrame
tidy_unemp = hispanic_unemployment.melt(
        id_vars = "year",
        # value_vars = ["male", "female"],
        var_name = "sex",
        value_name = "pct_unemployed")

pandas.melt

    year     sex  pct_unemployed
0   2011    male        9.352638
1   2012    male        8.062535
2   2013    male        6.915451
3   2014    male        5.724187
4   2015    male        5.040303
5   2016    male        4.568206
6   2017    male        4.184646
7   2011  female       11.426135
8   2012  female       10.751855
9   2013  female        9.524808
10  2014  female        8.285590
11  2015  female        7.070101
12  2016  female        6.521980
13  2017  female        5.706956

ग्रुप्ड बार चार्ट बनाना

sns.barplot(x = "year", y = "pct_unemployed", hue = "sex", 
            data = tidy_unemp)

एक बारप्लॉट जो वर्षवार बेरोज़गारी दिखाता है, जहाँ पुरुष और महिला के लिए अलग बार हैं. 2011 से 2017 तक बार घटते हैं. पुरुषों की बेरोज़गारी लगातार महिलाओं से कम है.

अभ्यास करते हैं!

Python में US Census डेटा का विश्लेषण