Calcular proporciones

A nivel nacional, el 55% de las personas hispanas se identifican como White y el 35% como "Some Other Race". (Puedes ejecutar la línea 2 en la ventana de código para confirmarlo). Pero hay una variación considerable entre estados, que ahora vamos a investigar. Como recordatorio, en todo el curso expresaremos las proporciones como porcentajes.

Se ha importado pandas, el DataFrame states está cargado con los recuentos de población por raza y origen hispano. En la consola puedes ver una lista, hispanic_races, con los nombres de las columnas de datos de personas hispanas por raza.

Este ejercicio forma parte del curso

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

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Instrucciones del ejercicio

Usa el método copy para crear una copia profunda de solo las columnas hispanic_races en states.
Mientras iteras las razas en la lista hispanic_races, calcula el porcentaje de personas hispanas que se identifican como cada raza como 100 veces el recuento de la race actual dividido entre el total de personas hispanas.
Imprime el head del DataFrame resultante.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# What percentage of Hispanics identify as each race?
print(100 * states[hispanic_races].sum() / states["hispanic"].sum())

# Create a deep copy of only the Hispanic race columns
states_hr = ____.copy()

# Calculate percentages for all columns in the date frame
for race in hispanic_races:
    states_hr[race] = ____ * ____ / states["hispanic"]

# View the result
print(____)

Editar y ejecutar código