Zip Code Tabulation Areas

Nel marketing è molto comune voler conoscere la demografia per codice ZIP. Le Zip Code Tabulation Areas ("ZCTA") sono equivalenti ai codici ZIP definiti dal Census e costruiti a partire dai blocchi del Census. In questo esercizio richiederai la popolazione totale per tutte le ZCTA nello stato dell'Alabama.

In pandas, un indice può essere usato per recuperare righe specifiche. I GEOID sono identificatori di riga adatti. In questo esercizio imposterai un indice multilivello basato sullo stato e sulla ZCTA di ciascuna riga.

I pacchetti requests e pandas sono già importati. base_url è definita, così come il dizionario predicates con l'elenco delle variabili da richiedere.

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Istruzioni dell'esercizio

Imposta la chiave "for" nel dizionario predicates per restituire tutte le ZCTA; scrivi per esteso la geografia come "zip code tabulation area (or part)""
Imposta la chiave "in" nel dizionario predicates per restituire solo le ZCTA nello stato dell'Alabama; dovrai cercare il codice FIPS dell'Alabama in una delle fonti online che hai visto
Imposta l'indice del DataFrame come concatenazione delle colonne state e zcta. Usa inplace = True per non creare un nuovo DataFrame.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Build dictionary of predicates and execute the request
predicates = {}
predicates["get"] = ",".join(["NAME",  "P001001"])
____
____
r = requests.get(base_url, params=predicates)

# Construct the DataFrame
col_names = ["name", "total_pop", "state", "zcta"]
zctas = pd.DataFrame(columns=col_names, data=r.json()[1:])
zctas["total_pop"] = zctas["total_pop"].astype(int)

# Set multilevel index from GEOIDs and print the head
zctas.set_index([____, ____], inplace = True)
print(zctas.head())

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