ジェントリフィケーションが進行したトラクトの特定
この演習では、2000年から2010年の間にジェントリフィケーションが進行した（gentrifying）トラクトを特定して地図化します。トラクトをgentrifyingと判定するには、2000年時点でジェントリフィケーションが起こりうる（gentrifiable）状態であり、さらに次の条件を満たす必要があります。
- 学士号以上の学歴を持つ人口の割合が、ニューヨーク大都市圏の増加率よりも「速く」増加していること。
- 2000年以降、住宅価値が上昇していること。インフレを考慮するため、2000年の住宅価値は1.2612倍して比較します。
GeoDataFrame bk_2010は読み込まれています。列名はコンソールに表示されています。2010年と2000年を比較するため、"_2000"および"_2010"という接尾辞が付いた両年のデータが含まれています。前の演習で作成したgentrifiable列も含まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ米国センサスデータ分析
演習の手順
- 2000年から2010年にかけての学士号以上の人口割合の増加が、MSAレベルの増加より大きい場合に、
increasing_educationをTrueに設定します median_value_2010がmedian_value_2000の1.2612倍を超える場合に、increasing_house_valueをTrueに設定します&演算子を使って、あるトラクトがgentrifiableであり、かつincreasing_educationがTrueで、かつincreasing_house_valueがTrueの場合に、gentrifyingをTrueに設定します"YlOrRd"のカラーマップを使って、gentrifyingなトラクトを地図表示します
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Increase in percent BA greater than MSA
bk_2010["increasing_education"] = ____
# Increase in house value
bk_2010["increasing_house_value"] = ____
# Identify gentryifying tracts
bk_2010["gentrifying"] = bk_2010["gentrifiable"] & ____
# Plot gentrifying tracts
bk_2010.plot(____)
plt.show()