Identificare i tratti gentrificabili
In questo esercizio identificherai e mapperai i tratti che erano gentrificabili nel 2000. I criteri sono:
- Basso reddito medio familiare (MHI), determinato come MHI del tratto inferiore all'MHI dell'area metropolitana di New York.
- Un basso livello di costruzioni recenti, determinato come i tratti con una percentuale di abitazioni costruite nei 20 anni precedenti (dal 1980) inferiore alla percentuale dell'area metropolitana di New York.
Il GeoDataFrame bk_2000, con i dati dei tratti del Censimento di Brooklyn nel 2000, è già stato caricato per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Analizzare i dati del Censimento USA con Python
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola una colonna booleana
low_mhiverificando semhiè minore dimhi_msa - Calcola una colonna booleana
low_recent_buildverificando se la percentuale di case costruite nei 20 anni precedenti al 2000 (pct_recent_build) è minore dipct_recent_build_msa - Usa l'operatore
&per classificare il quartiere come gentrificabile se sialow_mhisialow_recent_buildsono veri; le colonne devono essere racchiuse tra parentesi - Mappa i tratti gentrificabili usando la mappa di colori
YlGn
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Median income below MSA median income
bk_2000["low_mhi"] = ____
# Recent construction below MSA
bk_2000["low_recent_build"] = ____
# Identify gentrifiable tracts
bk_2000["gentrifiable"] = (____) & (____)
# Plot gentrifiable tracts
bk_2000.plot(column = ____, cmap = ____)
plt.show()