Valorile locuințelor în California

Marile orașe din California au fost în centrul atenției din cauza prețurilor astronomice ale locuințelor. Cum s-a schimbat valoarea mediană a unei locuințe în ultimii ani? În acest exercițiu vei folosi o buclă pentru a solicita variabila B25077_001E din șapte ani ACS și vei reprezenta grafic evoluția valorii în timp.

Dicționarul predicates a fost creat și este afișat în consolă. Observă că state:06 setează GEOID-ul pentru California. pandas și seaborn au fost importate cu aliasurile obișnuite. HOST și dataset au fost definite, iar dfs este o listă goală, inițializată ca un colector pentru DataFrame-urile solicitate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor recensământului SUA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Construiește un obiect range cu numere întregi de la 2011 la 2017
Creează o coloană numită "year", cu valoarea setată la valoarea curentă a variabilei year
Setează tipul de date al coloanei median_home_value la int
Creează un grafic de tip linie pentru valorile locuințelor. Setează primul parametru (x) la "year" și al doilea parametru (y) la "median_home_value"

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul