割合を計算する
全米では、ヒスパニックのうち 55% が White、35% が "Some Other Race" と自己申告しています（コードウィンドウの2行目を実行すると確認できます）。ただし、州ごとの差は大きく、ここからそれを調べていきます。なお、このコースでは割合はパーセンテージで表現します。
pandas はすでにインポートされ、DataFrame states には人種とヒスパニック区分ごとの人口が読み込まれています。リスト hispanic_races には、ヒスパニックを人種別に示す列名が含まれており、コンソールに表示されています。
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
copyメソッドを使って、statesのうちhispanic_races列だけのディープコピーを作成しますhispanic_racesリスト内の人種を順に処理し、各raceの人数をヒスパニックの合計人数で割って100を掛け、各人種として自己申告したヒスパニックの割合（%）を計算します。- 得られた DataFrame の
headを表示します。
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。
# What percentage of Hispanics identify as each race?
print(100 * states[hispanic_races].sum() / states["hispanic"].sum())
# Create a deep copy of only the Hispanic race columns
states_hr = ____.copy()
# Calculate percentages for all columns in the date frame
for race in hispanic_races:
states_hr[race] = ____ * ____ / states["hispanic"]
# View the result
print(____)