Определение джентрифицирующихся участков

В этом упражнении вы определите и нанесёте на карту переписные участки, которые джентрифицировались в период с 2000 по 2010 год. Чтобы быть классифицированным как джентрифицирующийся, участок должен был быть пригодным для джентрификации в 2000 году и соответствовать следующим критериям:

Доля населения с дипломом бакалавра или выше должна расти быстрее, чем в целом по метрополитенскому ареалу Нью-Йорка.
Стоимость жилья должна была вырасти по сравнению с 2000 годом. Чтобы учесть инфляцию, значения стоимости жилья за 2000 год умножаются на 1,2612.

GeoDataFrame bk_2010 уже загружен. Названия столбцов отображаются в консоли. Поскольку вы будете сравнивать данные за 2010 и 2000 годы, он содержит данные за оба периода — в столбцах с суффиксами "_2000" и "_2010". Также в нём есть столбец gentrifiable, созданный вами в предыдущем упражнении.

Это упражнение является частью курса

Анализ данных переписи населения США в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Присвойте increasing_education значение True, если прирост доли населения с дипломом бакалавра с 2000 по 2010 год превышает аналогичный показатель на уровне метрополитенского ареала
Присвойте increasing_house_value значение True, если median_value_2010 более чем в 1.2612 раза превышает median_value_2000
С помощью оператора & присвойте gentrifying значение True, если участок является gentrifiable и имеет increasing_education и имеет increasing_house_value
Нанесите на карту участки gentrifying, используя цветовую схему "YlOrRd"

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()

Редактировать и запускать код