サンフランシスコにおける家賃負担
この演習では、国内でも住宅価格が最も高い地域の一つであるサンフランシスコにおける家賃負担（家賃が世帯収入の30％以上）を見ていきます。
rent DataFrame には、7つの収入カテゴリと、家賃が収入に占める割合の8つのカテゴリをクロス集計した世帯数が含まれています。各収入カテゴリについて、ループを使って家賃負担世帯の割合を計算します。各収入カテゴリに対応する列名のプレフィックスは、次のリストに入っています。
incomes = ["inc_under_10k", "inc_10k_to_20k", "inc_20k_to_35k", "inc_35k_to_50k",
"inc_50k_to_75k", "inc_75k_to_100k", "inc_over_100k"]
pandas と seaborn は通常のエイリアスでインポート済みです。
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
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。
# Calculate percentage of rent burdened households
rent_burden = rent[["name"]]
for income in incomes:
rent_burden[income] = 100 * (rent[____] +
rent[____] + rent[____] +
rent[____]) / (rent[income] - rent[income + "_rent_not_computed"])