Bevölkerungsstruktur nach Tracts in einer segregierten Stadt
Die ersten Zeilen des DataFrames tracts_cook erscheinen in der Konsole. In dieser Übung berechnest du den prozentualen Anteil der afroamerikanischen Bevölkerung in zwei Zeiträumen, betrachtest das Histogramm dieser Variable für 2010 und setzt die beiden Anteile anschließend gegeneinander, um die Veränderungen zu sehen. Du wirst beobachten, dass Tracts mit einem Mix aus Black und anderen Bevölkerungsgruppen mit höherer Wahrscheinlichkeit ihren Anteil schwarzer Bewohner im Zeitverlauf erhöhen.
pandas und seaborn sind mit den üblichen Aliassen geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python
Anleitung zur Übung
- Berechne den prozentualen Anteil der afroamerikanischen Bevölkerung jedes Tracts im Jahr 2010 als
100mal die Black-Bevölkerung in diesem Jahr geteilt durch die Gesamtbevölkerung in diesem Jahr - Rufe
sns.distplotauf der neuen Spaltepct_black_2010des DataFramestracts_cookauf; achte darauf,kdeaufFalsezu setzen
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Calculate percent Black in 2010
tracts_cook["pct_black_2010"] = 100 * ____ / ____
# Examine histogram of percent Black
sns.distplot(____, ____)
plt.show()