Démographie des secteurs dans une ville ségréguée
Les premières lignes du DataFrame tracts_cook s'affichent dans la console. Dans cet exercice, vous allez calculer le pourcentage d'Afro-Américains pour deux périodes, examiner l'histogramme de cette variable pour 2010, puis les tracer l'un par rapport à l'autre pour voir l'évolution. Vous constaterez que les secteurs où il y a un mélange de personnes noires et d'autres groupes raciaux sont plus susceptibles d'augmenter leur pourcentage de résidents noirs au fil du temps.
pandas et seaborn sont chargés avec les alias habituels.
Cette activité fait partie du cours
Analyser les données du recensement des États-Unis avec Python
Instructions de l’exercice
- Calculez, pour chaque secteur en 2010, le pourcentage d'Afro-Américains comme
100fois la population noire cette année-là divisée par la population totale la même année - Appelez
sns.distplotsur la nouvelle colonnepct_black_2010du DataFrametracts_cook; assurez-vous de définirkdeàFalse
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate percent Black in 2010
tracts_cook["pct_black_2010"] = 100 * ____ / ____
# Examine histogram of percent Black
sns.distplot(____, ____)
plt.show()