कार्यकर्ता जनसंख्या
इस अभ्यास में आप न्यूयॉर्क मेट्रोपॉलिटन एरिया में कार्यकर्ता और आवासीय जनसंख्या घनत्व की तुलना दिखाने वाला नक्शा बनाएँगे। आप geopandas का उपयोग करेंगे, जिसे आपने पिछले अध्याय में देखा था। न्यूयॉर्क मेट्रो एरिया की काउंटी ज्योमेट्रियाँ geopandas DataFrame geo_nyma में हैं, जो प्लॉट विंडो में दिख रही हैं। अतिरिक्त जनसांख्यिकीय जानकारी DataFrame nyma_counties में लोड की गई है.
pandas और geopandas सामान्य उपनामों के साथ लोड हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में US Census डेटा का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
geo_nymaकोnyma_countiesसेstateऔरcountyकॉलम पर merge करें- वर्ग किलोमीटर में कार्यकर्ता और आवासीय घनत्व निकालें:
1000**2को कार्यकर्ता और आवासीय जनसंख्या से गुणा करें, और उसेgeo_nyma.areaसे भाग दें - आवासीय घनत्व को प्लॉट करें:
columnपैरामीटर को उपयुक्त कॉलम पर सेट करें - कार्यकर्ता घनत्व के लिए भी यही करें
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()