젠트리피케이션 가능 구역(Tracts) 식별하기
이번 연습 문제에서는 2000년에 젠트리피케이션 가능(gentrifiable) 했던 구역을 식별하고 지도에 표시해 보겠습니다. 기준은 다음과 같습니다.
- 낮은 중위 가구 소득(MHI): 해당 트랙트의 MHI가 뉴욕 대도시권의 MHI보다 낮은 경우.
- 최근 주택 건설 비중이 낮음: 과거 20년(1980년 이후)에 건설된 주택의 비율이 뉴욕 대도시권의 해당 비율보다 낮은 트랙트.
브루클린 인구조사 트랙트의 2000년 데이터를 담은 GeoDataFrame bk_2000이 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 미국 인구조사 데이터 분석하기
연습 안내
mhi가mhi_msa보다 작은지 확인해 불리언 열low_mhi를 계산하세요.- 2000년 기준 직전 20년 동안 지어진 주택 비율(
pct_recent_build)이pct_recent_build_msa보다 작은지 확인해 불리언 열low_recent_build를 계산하세요. - 두 조건
low_mhi와low_recent_build가 모두 참일 때 그 동네를 젠트리피케이션 가능으로 분류하려면&연산자를 사용하세요. 각 열은 괄호로 감싸야 합니다. YlGn컬러맵을 사용해 젠트리피케이션 가능 트랙트를 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Median income below MSA median income
bk_2000["low_mhi"] = ____
# Recent construction below MSA
bk_2000["low_recent_build"] = ____
# Identify gentrifiable tracts
bk_2000["gentrifiable"] = (____) & (____)
# Plot gentrifiable tracts
bk_2000.plot(column = ____, cmap = ____)
plt.show()