Segregarea Generează Mai Multă Segregare
Ai văzut că există relativ puține zone de recensământ în Chicago cu un amestec de populație afro-americană și de alte rase. Cum evoluează aceste zone în timp? tracts_cook este încărcat, iar procentul populației afro-americane din 2010 a fost deja calculat. Vei începe prin a face același lucru pentru 1990, apoi vei calcula variația în puncte procentuale scăzând valoarea din 1990 din cea din 2010. Vei folosi apoi regplot pentru a reprezenta grafic această variație față de valoarea inițială (1990).
Pentru a interpreta mai ușor graficul, vei adăuga o linie de referință roșie care reprezintă „nicio schimbare". regplot îți permite și adăugarea unei curbe LOWESS (folosind lowess = True) pentru a indica tendința locală din date.
pandas și seaborn sunt încărcate cu aliasurile obișnuite.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza datelor recensământului SUA în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează procentul populației afro-americane din fiecare zonă de recensământ în 1990
- Calculează variația în puncte procentuale a populației afro-americane, scăzând valoarea din 1990 din cea din 2010
- Pentru a te concentra pe zonele rasial mixte, restricționează
tracts_cookla acele zone undepct_black_1990se află între 30% și 70% - Reprezintă grafic variația procentului populației negre între 1990 și 2000 (axa y) față de procentul populației negre în 1990 (axa x); folosește
lowess = Truepentru a adăuga o curbă de tendință netezită
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate percent Black in 1990 and percentage point change from 1990 to 2000
tracts_cook["pct_black_1990"] = ____
tracts_cook["pct_black_change"] = ____
# Retain tracts between 30% and 70% Black in 1990
tracts_mixed = tracts_cook[(____) & (____)]
# Plot change vs. percent Black in 1990, with "no change" reference line
sns.regplot(____, ____, ____, data = tracts_mixed)
plt.plot([30, 70], [0, 0], linestyle = "--", color = "red")
plt.show()