Copertura assicurativa sanitaria

Il Patient Protection and Affordable Care Act è entrato in vigore nel 2014. Uno dei suoi obiettivi era aumentare la copertura assicurativa sanitaria tra i giovani adulti in buona salute. La copertura tra i 19-25enni è cambiata con l’approvazione dell’Affordable Care Act? Calcoliamo la variazione, in punti percentuali, della copertura per stato. Poi mettiamo in grafico la variazione rispetto al tasso iniziale di copertura.

La tabella ACS B27022 - "Health Insurance Coverage Status By Sex By Enrollment Status For Young Adults Aged 19 To 25" è stata caricata. I nomi delle colonne (stampati in console) indicano le suddivisioni per sesso (m/f), iscrizione scolastica (school/noschool) e assicurazione (insured/uninsured).

Ricorda: in tutto il corso utilizziamo percentuali.

pandas e seaborn sono stati importati con i soliti alias.

Questo esercizio fa parte del corso

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Istruzioni dell'esercizio

Calcola la percentuale assicurata come 100 volte insured_total, diviso per la popolazione total
Crea una tabella pivot states_pvt con le righe per gli stati (index = "state"), le colonne per gli anni (columns = "year") e values impostato a "pct_insured"
Calcola la variazione della percentuale assicurata sottraendo pct_insured_2013 da pct_insured_2017
Traccia la variazione del tasso di assicurazione (y) rispetto al tasso del 2013 (x)

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Calculate percent insured
states["insured_total"] = states["m_school_insured"] +  states["m_noschool_insured"] + states["f_school_insured"] + states["f_noschool_insured"]
states["pct_insured"] = ____

# Pivot the table and rename the columns
states_pvt = states.pivot(____)
states_pvt.columns = ["pct_insured_2013", "pct_insured_2017"]

# Calculate the change in insurance rates 2013 to 2017
states_pvt["pct_insured_change"] = ____

# Plot the change against initial (2013) insurance rates
sns.lmplot(x = ____, y = ____, data = states_pvt)
plt.show()

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