Valores de imóveis na Califórnia

As principais cidades da Califórnia têm aparecido nas notícias por causa da disparada nos preços dos imóveis. Como o valor mediano dos imóveis mudou nos últimos anos? Neste exercício, você vai usar um loop para solicitar a variável B25077_001E de sete anos da ACS e plotar o valor ao longo do tempo.

O dicionário predicates foi criado e impresso no console. Note que state:06 define o GEOID da Califórnia. pandas e seaborn foram importados com os aliases de sempre. HOST e dataset foram definidos, e dfs é uma lista vazia inicializada como coletora para os DataFrames solicitados.

Este exercício faz parte do curso

Analisando dados do Censo dos EUA em Python

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Instruções do exercício

Construa um objeto range com inteiros de 2011 a 2017
Crie uma coluna chamada "year", com seu valor definido para o valor atual da variável year
Defina o tipo de dado da coluna median_home_value como int
Crie um lineplot dos valores de imóveis. Defina o primeiro parâmetro (x) como "year" e o segundo parâmetro (y) como "median_home_value"

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Loop over years 2011 to 2017
for year in ____:
    base_url = "/".join([HOST, str(year), dataset])
    r = requests.get(base_url, params=predicates)
    df = pd.DataFrame(columns=col_names, data=r.json()[1:])    
    # Add column to df to hold year value, append df to collector dfs
    ____
    dfs.append(df)

# Concatenate all DataFrames, fix column type
states = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
states["median_home_value"] = ____

sns.lineplot(____, ____, data = states)
plt.show()

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