सैन फ़्रांसिस्को में किराया बोझ (Rent Burden)
इस अभ्यास में, आप सैन फ़्रांसिस्को में किराया बोझ देखेंगे — यानी वे घर-परिवार जो अपनी आय का 30% या उससे अधिक किराए में देते हैं. सैन फ़्रांसिस्को देश के सबसे महंगे हाउसिंग मार्केट्स में से एक है.
rent DataFrame में 7 आय श्रेणियों के साथ 8 किराया-आय-हिस्सा श्रेणियों के क्रॉस-टैब में घर-परिवारों की संख्या दी गई है. हर आय श्रेणी के लिए, आप एक लूप का उपयोग करके किराया-बोझ वाले घर-परिवारों का प्रतिशत निकालेंगे. हर आय श्रेणी से जुड़ी कॉलम-नेम प्रीफ़िक्स की सूची दी गई है:
incomes = ["inc_under_10k", "inc_10k_to_20k", "inc_20k_to_35k", "inc_35k_to_50k",
"inc_50k_to_75k", "inc_75k_to_100k", "inc_over_100k"]
pandas और seaborn सामान्य उपनामों के साथ इम्पोर्ट किए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में US Census डेटा का विश्लेषण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate percentage of rent burdened households
rent_burden = rent[["name"]]
for income in incomes:
rent_burden[income] = 100 * (rent[____] +
rent[____] + rent[____] +
rent[____]) / (rent[income] - rent[income + "_rent_not_computed"])