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लूप में D की गणना

क्या Georgia का Index of Dissimilarity 0.544 अधिक है या कम? इसकी तुलना Illinois (FIPS = 17) से करते हैं, जो Chicago का राज्य है.

इस अभ्यास में हम एक लूप से सभी राज्यों के लिए \(D\) निकालेंगे, फिर Georgia और Illinois की तुलना करेंगे.

ध्यान रखें, Index of Dissimilarity का फ़ॉर्मूला है:

$$D = \frac{1}{2}\sum{\left\lvert \frac{a}{A} - \frac{b}{B} \right\rvert}$$

pandas को सामान्य उपनाम के साथ इम्पोर्ट किया गया है, और tracts DataFrame लोड है जिसमें जनसंख्या कॉलम "white" और "black" हैं. वैरिएबल w और b को कॉलम नाम "white" और "black" के साथ परिभाषित किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में US Census डेटा का विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • "state" कॉलम पर unique() मेथड का उपयोग करके राज्यों के FIPS कोड की एक सूची बनाएँ.
  • एक for-loop का उपयोग करके states के प्रत्येक एलिमेंट (अर्थात् हर FIPS कोड) को state नामक वैरिएबल में स्टोर करें.
  • tracts DataFrame को state के प्रत्येक मान पर फ़िल्टर करें, और tmp में असाइन करें.
  • हर राज्य के लिए \(D\) को फ़ॉर्मूले को tmp पर लागू कर के निकालें, और परिणाम को डिक्शनरी state_D में स्टोर करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Get list of state FIPS Codes
states = list(tracts["state"].____)

state_D = {}  # Initialize dictionary as collector
for state in ____:
    # Filter by state
    tmp = ____
    
    # Add Index of Dissimilarity to Dictionary
    state_D[state] = 0.5 * sum(____)

# Print D for Georgia (FIPS = 13) and Illinois (FIPS = 17)    
print("Georgia D =", round(state_D["13"], 3))
print("Illinois D =", round(state_D["17"], 3))
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