샌프란시스코의 임대료 부담
이 연습 문제에서는 미국에서 주택 가격이 가장 높은 지역 중 하나인 샌프란시스코의 임대료 부담(소득의 30% 이상을 임대료로 지출하는 가구)을 살펴봅니다.
rent DataFrame에는 7개의 소득 구간과 8개의 임대료-소득 비율 구간이 교차된 각 조합별 가구 수가 들어 있습니다. 각 소득 구간에 대해, 반복문을 사용해 임대료 부담 가구의 비율을 계산할 거예요. 각 소득 구간에 해당하는 열 이름의 접두사는 다음 리스트에 있습니다:
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"]
pandas와 seaborn은 일반적인 별칭으로 이미 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 미국 인구조사 데이터 분석하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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"])