비율 계산하기

전국적으로 히스패닉의 55%는 White로, 35%는 "Some Other Race"로 자신을 식별합니다. (코드 창의 2행을 실행해 확인할 수 있어요.) 하지만 주별 차이가 상당히 크므로, 이제 이를 살펴보겠습니다. 참고로, 이 강의에서는 비율을 모두 퍼센트(%)로 표현합니다.

pandas는 이미 임포트되어 있으며, DataFrame states에는 인종과 히스패닉 여부별 인구 수가 로드되어 있습니다. 리스트 hispanic_races에는 히스패닉을 인종별로 나타내는 열 이름이 들어 있으며, 콘솔에 표시됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 미국 인구조사 데이터 분석하기

강의 보기

연습 안내

copy 메서드를 사용해 states에서 hispanic_races 열만의 깊은 복사본을 생성하세요.
hispanic_races 리스트의 인종을 순회하면서, 현재 race의 인원수를 히스패닉 전체 인원수로 나눈 값에 100을 곱해, 각 인종으로 자신을 식별한 히스패닉의 퍼센트를 계산하세요.
결과 DataFrame의 head를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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(____)

코드 편집 및 실행