Proporties berekenen

Landelijk identificeert 55% van de Hispanics zich als White en 35% als "Some Other Race". (Je kunt regel 2 in het codevenster uitvoeren om dit te bevestigen.) Maar er is aanzienlijke variatie tussen staten, die we nu gaan onderzoeken. Ter herinnering: we drukken verhoudingen in deze cursus uit als percentages.

pandas is geïmporteerd, de DataFrame states is geladen met bevolkingsaantallen per ras en Hispanic-herkomst. Een lijst, hispanic_races, bevat de namen van kolommen met gegevens over Hispanics per ras en wordt in de console getoond.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

US Census-gegevens analyseren in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Gebruik de methode copy om een deep copy te maken van alleen de kolommen hispanic_races in states.
Terwijl je de rassen in de lijst hispanic_races doorloopt, bereken je het percentage Hispanics dat zich met elk ras identificeert als 100 keer het aantal voor de huidige race gedeeld door het totale aantal Hispanics.
Print de head van de resulterende DataFrame.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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(____)

Code bewerken en uitvoeren