Kenmerken van gesegregeerde metroregio's
Je hebt vastgesteld dat segregatie hoger is in noordelijke, geïndustrialiseerde metroregio's. Maar dit zijn ook grote, diverse gebieden. Krijgen steden met weinig diversiteit dan gewoon een vrijstelling? Laten we vergelijken hoe grootte en diversiteit samenhangen met segregatie op metropoolniveau.
De msa-DataFrame, eerder aangepast met de Index of Dissimilarity, is geladen. De kolommen staan in de console. De totale bevolking staat in de kolom population.
pandas en seaborn zijn met de gebruikelijke aliassen geladen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
US Census-gegevens analyseren in Python
Oefeninstructies
- Plot segregatie op de y-as tegenover de metropolitane bevolking op de x-as
- Bereken het percentage Afro-Amerikaans en wijs dit toe aan de kolom
black_pct - Plot segregatie tegenover het percentage Afro-Amerikaans
- Maak een scatterplot van segregatie tegenover het percentage Afro-Amerikaans. Voeg de parameters
sizeenhuetoe, beide ingesteld op de kolom"population"
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Are large metros more segregated?
sns.lmplot(x = ____, y = ____, data = msa)
plt.show()
# Calculate percentage African-American
msa["black_pct"] = ____
# Are more diverse metros more segregated?
sns.lmplot(____, ____, data = msa)
plt.show()
# Display metro size, percent Black, and segregation in one plot
sns.scatterplot(____, data = msa)
plt.show()