Gentrifiable ट्रैक्ट्स की पहचान

इस अभ्यास में, आप 2000 में gentrifiable रहे ट्रैक्ट्स की पहचान करेंगे और उनका मानचित्र बनाएँगे। मानदंड ये हैं:

कम median household income (MHI): जब किसी ट्रैक्ट का MHI, New York मेट्रो एरिया के MHI से कम हो।
हाल के आवास निर्माण का कम स्तर: वे ट्रैक्ट्स जिनमें पिछले 20 साल (1980 से) में बने घरों का प्रतिशत, New York मेट्रो एरिया के प्रतिशत से कम हो।

bk_2000 नाम का GeoDataFrame, जिसमें 2000 के Brooklyn Census ट्रैक्ट्स का डेटा है, आपके लिए लोड कर दिया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में US Census डेटा का विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

एक boolean कॉलम low_mhi निकालिए, जिसमें जाँचें कि mhi mhi_msa से कम है या नहीं.
एक boolean कॉलम low_recent_build निकालिए, जिसमें जाँचें कि 2000 से पहले के 20 वर्षों में बने घरों का प्रतिशत (pct_recent_build) pct_recent_build_msa से कम है या नहीं.
& ऑपरेटर का उपयोग करके पड़ोस को gentrifiable के रूप में वर्गीकृत करें यदि low_mhi और low_recent_build दोनों true हों; कॉलम्स के चारों ओर पैरेंथिसिस होना चाहिए.
YlGn colormap का उपयोग करके gentrifiable ट्रैक्ट्स को मैप करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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