Identificarea sectoarelor de recensământ gentrificabile

În acest exercițiu, vei identifica și reprezenta pe hartă sectoarele de recensământ care erau gentrificabile în 2000. Criteriile sunt:

Venit median al gospodăriei (MHI) scăzut, definit ca MHI al sectorului mai mic decât MHI pentru zona metropolitană New York.
Un nivel scăzut al construcțiilor rezidențiale recente, definit ca sectoarele cu un procent de locuințe construite în ultimii 20 de ani (după 1980) mai mic decât procentul corespunzător zonei metropolitane New York.

GeoDataFrame-ul bk_2000, cu date pentru sectoarele de recensământ din Brooklyn în 2000, a fost deja încărcat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor recensământului SUA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează o coloană booleană low_mhi verificând dacă mhi este mai mic decât mhi_msa
Calculează o coloană booleană low_recent_build verificând dacă procentul de locuințe construite în cei 20 de ani anteriori anului 2000 (pct_recent_build) este mai mic decât pct_recent_build_msa
Folosește operatorul & pentru a clasifica un sector ca gentrificabil dacă atât low_mhi, cât și low_recent_build sunt adevărate; coloanele trebuie să fie înconjurate de paranteze
Reprezintă pe hartă sectoarele gentrificabile folosind paleta de culori YlGn

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul