Бремя арендной платы в Сан-Франциско
В этом упражнении вы изучите бремя арендной платы (домохозяйства, тратящие 30% и более дохода на аренду) в Сан-Франциско — одном из самых дорогих рынков жилья в стране.
Датафрейм rent содержит количество домохозяйств в каждой из 7 категорий дохода, разбитых по 8 категориям доли аренды в доходе. Для каждой категории дохода вы используете цикл, чтобы рассчитать процент домохозяйств, обременённых арендной платой. Префиксы названий столбцов для каждой категории дохода хранятся в списке:
incomes = ["inc_under_10k", "inc_10k_to_20k", "inc_20k_to_35k", "inc_35k_to_50k",
"inc_50k_to_75k", "inc_75k_to_100k", "inc_over_100k"]
pandas и seaborn импортированы с обычными псевдонимами.
Это упражнение является частью курса
Анализ данных переписи населения США в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Calculate percentage of rent burdened households
rent_burden = rent[["name"]]
for income in incomes:
rent_burden[income] = 100 * (rent[____] +
rent[____] + rent[____] +
rent[____]) / (rent[income] - rent[income + "_rent_not_computed"])