कैलिफ़ोर्निया में घरों के मूल्य
कैलिफ़ोर्निया के बड़े शहर आसमान छूती हाउसिंग कीमतों के कारण खबरों में रहे हैं। पिछले कुछ वर्षों में मीडियन होम वैल्यू कैसे बदली है? इस अभ्यास में आप सात ACS वर्षों से वैरिएबल B25077_001E मंगाने के लिए एक लूप का उपयोग करेंगे और समय के साथ उस मान का प्लॉट बनाएँगे।
predicates डिक्शनरी बनाई गई है और कंसोल पर प्रिंट की गई है। ध्यान दें कि state:06 कैलिफ़ोर्निया के लिए GEOID सेट करता है। pandas और seaborn को सामान्य उपनामों के साथ इम्पोर्ट किया गया है। HOST और dataset परिभाषित हैं, और dfs एक खाली लिस्ट है जिसे रिक्वेस्ट किए गए DataFrames के कलेक्टर के रूप में इनिशियलाइज़ किया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में US Census डेटा का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
- 2011 से 2017 तक के पूर्णांकों वाला एक
rangeऑब्जेक्ट बनाएँ "year"नाम का एक कॉलम बनाएँ, जिसका मान वर्तमानyearवैरिएबल के मान पर सेट होmedian_home_valueकॉलम का डेटा टाइपintपर सेट करें- होम वैल्यू का एक lineplot बनाएँ। पहला पैरामीटर (
x)"year"पर सेट करें, दूसरा पैरामीटर (y)"median_home_value"पर सेट करें
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Loop over years 2011 to 2017
for year in ____:
base_url = "/".join([HOST, str(year), dataset])
r = requests.get(base_url, params=predicates)
df = pd.DataFrame(columns=col_names, data=r.json()[1:])
# Add column to df to hold year value, append df to collector dfs
____
dfs.append(df)
# Concatenate all DataFrames, fix column type
states = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
states["median_home_value"] = ____
sns.lineplot(____, ____, data = states)
plt.show()