Population active
Dans cet exercice, vous allez créer une carte comparant les densités de population active et résidentielle dans la région métropolitaine de New York. Vous utiliserez geopandas, que vous avez vu dans un chapitre précédent. Les géométries des comtés de la région métropolitaine de New York se trouvent dans le DataFrame geopandas geo_nyma, qui est affiché dans la fenêtre de tracé. Les renseignements démographiques supplémentaires sont chargés dans le DataFrame nyma_counties.
pandas et geopandas sont chargés avec leurs alias habituels.
Cette activité fait partie du cours
Analyser les données du recensement des États-Unis avec Python
Instructions de l’exercice
- Fusionnez
geo_nymaavecnyma_countiessur les colonnesstateetcounty - Calculez les densités de population active et résidentielle en kilomètres carrés comme
1000**2fois les populations active et résidentielle, divisées pargeo_nyma.area - Tracez la densité résidentielle en définissant le paramètre
columnsur la colonne appropriée - Faites de même pour la densité de population active
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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()