เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การระบุ Tract ที่มีศักยภาพในการ Gentrify

ในแบบฝึกหัดนี้ จะระบุและแสดงแผนที่ของ tract ที่มีศักยภาพในการ gentrify ในปี 2000 โดยมีเกณฑ์ดังนี้

  1. รายได้ครัวเรือนเฉลี่ย (MHI) ต่ำ กำหนดจาก MHI ของ tract ที่น้อยกว่า MHI ของเขตมหานครนิวยอร์ก
  2. สัดส่วนที่อยู่อาศัยที่สร้างใหม่ต่ำ กำหนดจาก tract ที่มีเปอร์เซ็นต์บ้านที่สร้างในช่วง 20 ปีก่อนหน้า (ตั้งแต่ปี 1980) น้อยกว่าเปอร์เซ็นต์ของเขตมหานครนิวยอร์ก

โหลด GeoDataFrame bk_2000 ซึ่งมีข้อมูล Census tract ของบรูกลินในปี 2000 ไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ข้อมูลสำมะโนประชากรสหรัฐฯ ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • คำนวณคอลัมน์ boolean ชื่อ low_mhi โดยตรวจสอบว่า mhi น้อยกว่า mhi_msa หรือไม่
  • คำนวณคอลัมน์ boolean ชื่อ low_recent_build โดยตรวจสอบว่าเปอร์เซ็นต์ของบ้านที่สร้างในช่วง 20 ปีก่อนปี 2000 (pct_recent_build) น้อยกว่า pct_recent_build_msa หรือไม่
  • ใช้ตัวดำเนินการ & เพื่อจำแนก tract ว่ามีศักยภาพในการ gentrify เมื่อทั้ง low_mhi และ low_recent_build เป็น true โดยต้องใส่วงเล็บครอบแต่ละคอลัมน์ด้วย
  • แสดงแผนที่ของ tract ที่มีศักยภาพในการ gentrify โดยใช้ colormap YlGn

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Median income below MSA median income
bk_2000["low_mhi"] = ____

# Recent construction below MSA
bk_2000["low_recent_build"] = ____

# Identify gentrifiable tracts
bk_2000["gentrifiable"] = (____) & (____)

# Plot gentrifiable tracts
bk_2000.plot(column = ____, cmap = ____)
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด