Население и работники
В этом упражнении вы создадите карту, сравнивающую плотность рабочего и жилого населения в метрополитенском районе Нью-Йорка. Вы будете использовать geopandas, с которым уже работали в предыдущей главе. Геометрии округов метрополитенского района Нью-Йорка хранятся в DataFrame geo_nyma библиотеки geopandas и отображаются в окне графика. Дополнительные демографические данные загружены в DataFrame nyma_counties.
Библиотеки pandas и geopandas подключены с обычными псевдонимами.
Это упражнение является частью курса
Анализ данных переписи населения США в Python
Инструкции к упражнению
- Объедините
geo_nymaсnyma_countiesпо столбцамstateиcounty - Вычислите плотность рабочего и жилого населения в квадратных километрах: умножьте соответствующие показатели населения на
1000**2и разделите наgeo_nyma.area - Постройте карту плотности жилого населения, указав нужный столбец в параметре
column - Сделайте то же самое для плотности рабочего населения
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Merge population data with geopandas DataFrame
geo_nyma = pd.merge(geo_nyma, ____, ____)
# Calculate population densities
geo_nyma["worker_density"] = ____
geo_nyma["residential_density"] = ____
# Compare residential and worker density plots
fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
geo_nyma.plot(____, cmap = "YlGnBu", ax=axes[0])
geo_nyma.plot(____, cmap = "YlGnBu", ax=axes[1])
plt.show()