Identificar secciones censales gentrificables

En este ejercicio, vas a identificar y representar en un mapa las secciones censales que eran gentrificables en el año 2000. Los criterios son:

Ingreso mediano del hogar (MHI) bajo, definido como MHI de la sección por debajo del MHI del área metropolitana de Nueva York.
Bajo nivel de construcción reciente de viviendas, definido como aquellas secciones con un porcentaje de viviendas construidas en los 20 años previos (desde 1980) inferior al porcentaje del área metropolitana de Nueva York.

El GeoDataFrame bk_2000, con datos de las secciones censales de Brooklyn en 2000, ya está cargado para ti.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de datos del Censo de EE. UU. con Python

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Instrucciones del ejercicio

Calcula una columna booleana low_mhi comprobando si mhi es menor que mhi_msa
Calcula una columna booleana low_recent_build comprobando si el porcentaje de viviendas construidas en los 20 años previos a 2000 (pct_recent_build) es menor que pct_recent_build_msa
Usa el operador & para clasificar el vecindario como gentrificable si tanto low_mhi como low_recent_build son verdaderas; las columnas deben ir entre paréntesis
Mapea las secciones gentrificables usando la paleta de colores YlGn

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Median income below MSA median income
bk_2000["low_mhi"] = ____

# Recent construction below MSA
bk_2000["low_recent_build"] = ____

# Identify gentrifiable tracts
bk_2000["gentrifiable"] = (____) & (____)

# Plot gentrifiable tracts
bk_2000.plot(column = ____, cmap = ____)
plt.show()

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