Segregation Begets More Segregation
आपने देखा है कि शिकागो में ऐसे ट्रैक्ट बहुत कम हैं जहाँ अफ्रीकी-अमेरिकी और अन्य नस्लों का मिश्रण हो. समय के साथ ये ट्रैक्ट कैसे बदलते हैं? tracts_cook लोड है, और आपने 2010 में अफ्रीकी-अमेरिकी का प्रतिशत पहले ही निकाल लिया है. आप 1990 के लिए भी वही करके शुरू करेंगे, फिर 2010 के मान में से 1990 का मान घटाकर प्रतिशत-बिंदु परिवर्तन निकालेंगे. इसके बाद आप regplot का उपयोग करके इस परिवर्तन को शुरुआती (1990) मान के विरुद्ध प्लॉट करेंगे.
प्लॉट की व्याख्या करने के लिए, आप "कोई परिवर्तन नहीं" को दर्शाने वाली लाल संदर्भ रेखा जोड़ेंगे. regplot आपको LOWESS कर्व भी जोड़ने देता है ( lowess = True का उपयोग करके) ताकि डेटा में स्थानीय ट्रेंड दिखे.
pandas और seaborn सामान्य उपनामों के साथ लोड हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में US Census डेटा का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
- 1990 में प्रत्येक ट्रैक्ट के अफ्रीकी-अमेरिकी का प्रतिशत निकालें
- 2010 के मान में से 1990 का मान घटाकर अफ्रीकी-अमेरिकी के प्रतिशत-बिंदु परिवर्तन की गणना करें
- नस्ली रूप से मिश्रित ट्रैक्ट पर ध्यान केंद्रित करने के लिए,
tracts_cookको केवल उन ट्रैक्ट तक सीमित करें जहाँpct_black_199030% और 70% के बीच है - 1990 के प्रतिशत Black (x-axis) के विरुद्ध Black प्रतिशत में 1990–2010 का परिवर्तन (y-axis) प्लॉट करें; स्मूद ट्रेंड कर्व जोड़ने के लिए
lowess = Trueका उपयोग करें
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate percent Black in 1990 and percentage point change from 1990 to 2000
tracts_cook["pct_black_1990"] = ____
tracts_cook["pct_black_change"] = ____
# Retain tracts between 30% and 70% Black in 1990
tracts_mixed = tracts_cook[(____) & (____)]
# Plot change vs. percent Black in 1990, with "no change" reference line
sns.regplot(____, ____, ____, data = tracts_mixed)
plt.plot([30, 70], [0, 0], linestyle = "--", color = "red")
plt.show()