Datei:US Labor Participation Rate by gender.svg

Originaldatei (SVG-Datei, Basisgröße: 720 × 540 Pixel, Dateigröße: 81 KB)

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Beschreibung

Beschreibung
English: Graph of US Civilian Labor Participation Rate from 1948 to 2011 by gender. Men are represented in light blue, women in pink, and the total in black.
Datum
Quelle Bureau of Labor Statistics within the United States Department of Labor
Urheber User:Int21h
Genehmigung
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Andere Versionen

Source code

#!/usr/bin/env python

##
# Create an SVG graph of BLS timeseries data using matplotlib and 
# BeautifulSoup.
#

import matplotlib.figure
import datetime
import bs4
import matplotlib.backends.backend_cairo
import string
import urllib2

def main():
	url = 'http://data.bls.gov/timeseries/%s?years_option=specific_years&include_graphs=true&to_year=2011&from_year=1948'
	total_series = 'LNS11300000'
	men_series = 'LNS11300001'
	women_series = 'LNS11300002'
	
	fig,ax = init_figure()
	add_plot(ax, scrape_bls(bs4.BeautifulSoup(urllib2.urlopen(url % total_series))), 'black')
	add_plot(ax, scrape_bls(bs4.BeautifulSoup(urllib2.urlopen(url % men_series))), 'lightblue')
	add_plot(ax, scrape_bls(bs4.BeautifulSoup(urllib2.urlopen(url % women_series))), 'pink')
	save_figure(fig, 'US Labor Participation Rate 1948-2011 by gender.svg')

##
# Scrape the BLS soup for the data.
#
def scrape_bls(soup):
	table = soup.find_all('table', attrs={'class': 'regular-data'})
	assert len(table) == 1
	table = table[0]
	data = []
	years_lc = [[t for t in r if type(t) is bs4.element.Tag] for r in table.contents[4] if type(r) is bs4.element.Tag]
	for row in years_lc:
		year = int(row[0].text)
		months = [float(t.text) for t in row[1:] if any(c in string.printable and c != ' ' for c in t.text)]
		data.append((year,months))
	return data

##
# Add plot to figure. Extra parameters are passed to 
# matplotlib.axes.Axes.plot().
#
def add_plot(axis, data, *args):
	x=[]
	y=[]
	for year,months in data:
		for month,n in enumerate(months):
			x.append(datetime.date(year, month+1, 1))
			y.append(n)
	axis.plot(x, y, *args)

##
# Initialize figure.
#
def init_figure():
	figure = matplotlib.figure.Figure()
	axis = figure.add_subplot(111)
	
	axis.xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.YearLocator(6))
	axis.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%Y'))
	
	axis.grid(True)
	
	return figure,axis

##
# Save figure
#
def save_figure(figure, filename):
	figure.canvas = matplotlib.backends.backend_cairo.FigureCanvasCairo(figure)
	figure.savefig(filename, transparent=True)

if __name__ == "__main__":
	main()

Kurzbeschreibungen

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Motiv

82.494 Byte

540 Pixel

720 Pixel

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aktuell12:47, 9. Nov. 2016Vorschaubild der Version vom 12:47, 9. Nov. 2016720 × 540 (81 KB)Kopiersperreupdated to 2016
04:52, 9. Okt. 2011Vorschaubild der Version vom 04:52, 9. Okt. 2011720 × 540 (76 KB)Int21hcleanup, standardization.
10:59, 8. Okt. 2011Vorschaubild der Version vom 10:59, 8. Okt. 2011720 × 540 (83 KB)Int21h{{Information |Description={{en|1=Graph of US Civilian Labor Participaton Rate from 1948 to 2010 by gender}} |Source=Bureau of Labor Statistics within the [[:wikipedia:United States Department of Labor|United Stat

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