Вычисление D для одного штата

В этом упражнении вы вычислите индекс диссимиляции для штата Джорджия. Формула индекса диссимиляции:

$$D = \frac{1}{2}\sum{\left\lvert \frac{a}{A} - \frac{b}{B} \right\rvert}$$

Группа A — белые, группа B — чёрные. $a$ и $b$ — численность белого и чёрного населения в малой географической единице (переписных участках), а $A$ и $B$ — численность белого и чёрного населения в более крупной единице (штат Джорджия, почтовый код = GA, код FIPS = 13).

Библиотека pandas импортирована под стандартным псевдонимом, DataFrame tracts с колонками численности населения "white" и "black" уже загружен.

Это упражнение является частью курса

Анализ данных переписи населения США в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте новый DataFrame ga_tracts, включающий только переписные участки Джорджии (значение столбца "state" должно быть равно коду FIPS "13")
Передайте имена столбцов в виде списка (используйте переменные w и b), чтобы вывести суммарную численность нелатиноамериканских белых и чёрных жителей Джорджии
Разделите численность белого населения каждого участка на суммарную численность белого населения и вычтите из результата долю чёрного населения каждого участка от общей численности чёрного населения; используйте переменные w и b для повышения читаемости кода

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Define convenience variables to hold column names
w = "white"
b = "black"

# Extract Georgia tracts
ga_tracts = tracts[____]

# Print sums of Black and White residents of Georgia
print(ga_tracts[____].sum())

# Calculate Index of Dissimilarity and print rounded result
D = 0.5 * sum(abs(
  ____ / ____ - ____ / ____))

print("Dissimilarity (Georgia):", round(D, 3))

Редактировать и запускать код