Características de Metrópoles Segregadas
Você concluiu que a segregação é maior em áreas metropolitanas industrializadas do Norte. Mas essas também são metrópoles grandes e diversas. Será que cidades com baixa diversidade estão “passando impunes”? Vamos comparar como tamanho e diversidade se correlacionam com a segregação metropolitana.
O DataFrame msa, modificado anteriormente com a adição do Índice de Dissimilaridade, já está carregado. As colunas estão listadas no console. A população total aparece na coluna population.
pandas e seaborn foram carregados usando os aliases de sempre.
Este exercício faz parte do curso
Analisando dados do Censo dos EUA em Python
Instruções do exercício
- Plote a segregação no eixo y vs. população metropolitana no eixo x
- Calcule a porcentagem de afro-americanos e atribua à coluna
black_pct - Plote segregação vs. porcentagem de afro-americanos
- Crie um gráfico de dispersão de segregação vs. porcentagem de afro-americanos. Adicione os parâmetros
sizeehue, ambos definidos para a coluna"population"
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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()