Zonas de Tabulação de CEP (ZCTAs)

Na área de marketing, é muito comum querer conhecer a demografia por CEP. As Zonas de Tabulação de CEP ("ZCTAs") são equivalentes aos CEPs definidas pelo Census, construídas a partir de blocos do Census. Neste exercício, você vai solicitar a população total de todas as ZCTAs no estado do Alabama.

No pandas, um índice pode ser usado para recuperar linhas específicas. Os GEOIDs são identificadores de linha adequados. Neste exercício, você vai definir um índice multinível com base no estado e na ZCTA de cada linha.

Os pacotes requests e pandas já foram importados. O base_url está definido, assim como o dicionário predicates com a lista de variáveis a solicitar.

Este exercício faz parte do curso

Analisando dados do Censo dos EUA em Python

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Instruções do exercício

Defina a chave "for" no dicionário predicates para retornar todas as ZCTAs; escreva a geografia por extenso como "zip code tabulation area (or part)""
Defina a chave "in" no dicionário predicates para retornar apenas ZCTAs no estado do Alabama; você precisará procurar o código FIPS do Alabama em uma das fontes online que aprendeu
Defina o índice do DataFrame como a concatenação das colunas state e zcta. Use inplace = True para não criar um novo DataFrame.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Build dictionary of predicates and execute the request
predicates = {}
predicates["get"] = ",".join(["NAME",  "P001001"])
____
____
r = requests.get(base_url, params=predicates)

# Construct the DataFrame
col_names = ["name", "total_pop", "state", "zcta"]
zctas = pd.DataFrame(columns=col_names, data=r.json()[1:])
zctas["total_pop"] = zctas["total_pop"].astype(int)

# Set multilevel index from GEOIDs and print the head
zctas.set_index([____, ____], inplace = True)
print(zctas.head())

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