एक राज्य के लिए D की गणना
इस अभ्यास में आप Georgia राज्य के लिए Index of Dissimilarity की गणना करेंगे। याद रखें कि Index of Dissimilarity का सूत्र है:
$$D = \frac{1}{2}\sum{\left\lvert \frac{a}{A} - \frac{b}{B} \right\rvert}$$
यहाँ Group A Whites होगा और Group B Blacks होगा। \(a\) और \(b\) छोटे भौगोलिक क्षेत्र (tracts) में White और Black जनसंख्या को दर्शाते हैं, जबकि \(A\) और \(B\) बड़े, समाहित भौगोलिक क्षेत्र (Georgia, postal code = GA, FIPS code = 13) में White और Black कुल जनसंख्या को दर्शाते हैं।
pandas को सामान्य alias के साथ import किया गया है, और tracts DataFrame जिसमें "white" और "black" नाम के population कॉलम हैं, लोड कर दिया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में US Census डेटा का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
- नया DataFrame
ga_tractsबनाइए जिसमें केवल Georgia के tracts हों ("state"कॉलम का मान FIPS code"13"होना चाहिए) - कॉलम नामों की एक list दीजिए (वैरिएबल
wऔरbका उपयोग करें) ताकि Georgia में Nonhispanic Whites और Blacks का योग प्रिंट हो सके - प्रत्येक tract की White जनसंख्या को White कुल जनसंख्या के योग से भाग दें, और उसमें से प्रत्येक tract की Black जनसंख्या को Black कुल जनसंख्या के योग से भाग देकर घटाइए; कोड की पठनीयता के लिए
wऔरbवैरिएबल का उपयोग करें
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Define convenience variables to hold column names
w = "white"
b = "black"
# Extract Georgia tracts
ga_tracts = tracts[____]
# Print sums of Black and White residents of Georgia
print(ga_tracts[____].sum())
# Calculate Index of Dissimilarity and print rounded result
D = 0.5 * sum(abs(
____ / ____ - ____ / ____))
print("Dissimilarity (Georgia):", round(D, 3))