Identificarea tracturilor în curs de gentrificare

În acest exercițiu, vei identifica și reprezenta pe hartă tracturile care se aflau în proces de gentrificare între 2000 și 2010. Pentru a fi clasificate ca gentrificate, tracturile trebuie să fi fost gentrifiabile în 2000 și să îndeplinească următoarele criterii:

Procentul populației cu diplome de licență sau studii superioare trebuie să crească mai rapid decât în zona metropolitană New York.
Valorile imobilelor trebuie să fi crescut față de 2000. Pentru a ține cont de inflație, valorile imobilelor din 2000 vor fi înmulțite cu 1,2612.

GeoDataFrame-ul bk_2010 a fost deja încărcat. Numele coloanelor sunt afișate în consolă. Deoarece vei compara datele din 2010 cu cele din 2000, acesta conține date din ambii ani, în coloane cu sufixele "_2000" și "_2010". Conține, de asemenea, coloana gentrifiable pe care ai creat-o în exercițiul anterior.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor recensământului SUA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Setează increasing_education la True dacă creșterea procentului populației cu diplome de licență din 2000 până în 2010 este mai mare decât creșterea la nivel de MSA
Setează increasing_house_value la True dacă median_value_2010 este mai mare decât median_value_2000 înmulțit cu 1.2612
Folosind operatorul &, setează gentrifying la True dacă un tract este gentrifiable și are increasing_education și are increasing_house_value
Reprezintă pe hartă tracturile gentrifying folosind o paletă de culori "YlOrRd"

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Increase in percent BA greater than MSA
bk_2010["increasing_education"] = ____

# Increase in house value
bk_2010["increasing_house_value"] = ____

# Identify gentryifying tracts
bk_2010["gentrifying"] = bk_2010["gentrifiable"] & ____

# Plot gentrifying tracts
bk_2010.plot(____)
plt.show()

Editează și rulează codul