Bevölkerungsrückgang in segregierten Vierteln
Während einige Stadtgebiete gentrifiziert wurden, werden andere verlassen. Beeinflusst die ethnische Zusammensetzung eines Viertels die Bevölkerungsentwicklung? In dieser Übung zeichnest du den Bevölkerungszu- oder -rückgang zwischen 1990 und 2010 (in Prozent) gegen den Anteil Afroamerikaner:innen jedes Trakts im Jahr 1990.
Wenn du dir das Histogramm der prozentualen Veränderung ansiehst, fällt dir auf, dass eine kleine Zahl von Trakts um 200 %, 500 %, 1000 % oder mehr zugelegt hat! Dabei handelt es sich meist um Neubaugebiete in Trakts mit sehr geringer Ausgangsbevölkerung. Das würde die Interpretation unseres nächsten Plots erschweren, daher filterst du sie vorab heraus.
tracts_cook ist weiterhin für dich geladen. pandas und seaborn sind mit den üblichen Aliasen geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Calculate percent population change 1990-2010
tracts_cook["pct_pop_change"] = ____
# Examine histogram of percent population change
sns.distplot(____, ____)
plt.show()