Erwerbstätigenbevölkerung
In dieser Übung erstellst du eine Karte, die die Dichten der Erwerbstätigen- und Wohnbevölkerung in der Metropolregion New York vergleicht. Du verwendest geopandas, das du in einem früheren Kapitel bereits kennengelernt hast. Die Geometrien der Countys in der New Yorker Metropolregion befinden sich im geopandas-DataFrame geo_nyma, der im Plotfenster angezeigt wird. Zusätzliche demografische Informationen sind im DataFrame nyma_counties geladen.
pandas und geopandas sind mit den üblichen Aliassen geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Führe ein Merge von
geo_nymamitnyma_countiesüber die Spaltenstateundcountydurch - Berechne die Dichten der Erwerbstätigen und der Wohnbevölkerung in Quadratkilometern als
1000**2mal die Erwerbstätigen- bzw. Wohnbevölkerung, geteilt durchgeo_nyma.area - Plotte die Wohndichte, indem du den Parameter
columnauf die passende Spalte setzt - Mach dasselbe für die Erwerbstätigendichte
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Merge population data with geopandas DataFrame
geo_nyma = pd.merge(geo_nyma, ____, ____)
# Calculate population densities
geo_nyma["worker_density"] = ____
geo_nyma["residential_density"] = ____
# Compare residential and worker density plots
fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
geo_nyma.plot(____, cmap = "YlGnBu", ax=axes[0])
geo_nyma.plot(____, cmap = "YlGnBu", ax=axes[1])
plt.show()