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  5. Pythonで学ぶ米国センサスデータ分析

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Exercise

隔離は隔離を生む

シカゴには、アフリカ系アメリカ人とその他の人種が混在するトラクトが比較的少ないことを見てきました。では、これらのトラクトは時間とともにどのように変化するのでしょうか。tracts_cook は読み込まれており、2010年のアフリカ系アメリカ人の割合はすでに計算済みです。まず1990年について同じ計算を行い、その後、2010年の値から差し引いてポイント差(割合ポイントの変化)を求めます。次に、この変化量を初期値(1990年)に対して regplot でプロットします。

グラフを解釈しやすくするために、変化が「ゼロ」であることを示す赤い基準線を追加します。regplot では、lowess = True を指定して、データの局所的な傾向を示す LOWESS 曲線を追加することもできます。

pandas と seaborn は通常のエイリアスで読み込まれています。

Instructions

100 XP
  • 1990年の各トラクトにおけるアフリカ系アメリカ人の割合を計算します
  • 2010年の値から1990年の値を差し引き、アフリカ系アメリカ人の割合ポイントの変化を計算します
  • 人種が混在するトラクトに焦点を当てるため、pct_black_1990 が30%から70%の範囲にあるトラクトに tracts_cook を絞り込みます
  • 1990年のブラック比率(x軸)に対する1990–2000年のブラック比率の変化(y軸)をプロットし、lowess = True を使って平滑化したトレンド曲線を追加します