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근로자 인구

이 연습 문제에서는 New York 대도시권에서 근로자와 거주 인구 밀도를 비교하는 지도를 만들어 볼 거예요. 이전 장에서 보았던 geopandas를 사용합니다. New York 대도시권의 카운티 도형은 geopandas DataFrame인 geo_nyma에 있으며, 플롯 창에 표시되어 있어요. 추가 인구통계 정보는 DataFrame nyma_counties에 로드되어 있습니다.

pandasgeopandas는 일반적으로 사용하는 별칭으로 불러와 두었습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 미국 인구조사 데이터 분석하기

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연습 안내

  • geo_nymanyma_countiesstatecounty 열을 기준으로 병합하세요.
  • 제곱킬로미터당 근로자와 거주 인구 밀도를 계산하세요. geo_nyma.area로 나눈 값에 근로자와 거주 인구 수를 각각 곱하고, 1000**2를 곱해 제곱킬로미터 기준으로 변환하세요.
  • column 매개변수를 적절한 열로 설정해 거주 인구 밀도를 시각화하세요.
  • 같은 방식으로 근로자 인구 밀도도 시각화하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Merge population data with geopandas DataFrame
geo_nyma = pd.merge(geo_nyma, ____, ____)

# Calculate population densities
geo_nyma["worker_density"] = ____
geo_nyma["residential_density"] = ____

# Compare residential and worker density plots
fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
geo_nyma.plot(____, cmap = "YlGnBu", ax=axes[0])
geo_nyma.plot(____, cmap = "YlGnBu", ax=axes[1])
plt.show()
코드 편집 및 실행