Identificando setores censitários gentrificáveis

Neste exercício, você vai identificar e mapear os setores censitários que eram gentrificáveis em 2000. Os critérios são:

Baixa renda mediana domiciliar (MHI), definida como MHI do setor menor do que a MHI da área metropolitana de Nova York.
Baixo nível de construção residencial recente, definido como os setores com percentual de moradias construídas nos 20 anos anteriores (desde 1980) menor do que o percentual da área metropolitana de Nova York.

O GeoDataFrame bk_2000, com dados dos setores do Censo do Brooklyn em 2000, já foi carregado para você.

Este exercício faz parte do curso

Analisando dados do Censo dos EUA em Python

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Instruções do exercício

Calcule uma coluna booleana low_mhi verificando se mhi é menor que mhi_msa
Calcule uma coluna booleana low_recent_build verificando se o percentual de casas construídas nos 20 anos anteriores a 2000 (pct_recent_build) é menor que pct_recent_build_msa
Use o operador & para classificar o bairro como gentrificável se tanto low_mhi quanto low_recent_build forem verdadeiros; as colunas devem estar entre parênteses
Faça o mapa dos setores gentrificáveis usando o mapa de cores YlGn

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Median income below MSA median income
bk_2000["low_mhi"] = ____

# Recent construction below MSA
bk_2000["low_recent_build"] = ____

# Identify gentrifiable tracts
bk_2000["gentrifiable"] = (____) & (____)

# Plot gentrifiable tracts
bk_2000.plot(column = ____, cmap = ____)
plt.show()

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