Sağlık Sigortası Kapsamı
Affordable Care Act 2014’te yürürlüğe girdi. Amaçlarından biri, sağlıklı genç yetişkinler arasında sağlık sigortası kapsamını artırmaktı. 19-25 yaş arası grubun sağlık sigortası kapsamı, Affordable Care Act’in kabulüyle değişti mi? Eyalet bazında kapsamda yüzde puan değişimini hesaplayalım. Sonra bu değişimi başlangıçtaki kapsama oranına karşı çizelim.
ACS Tablosu B27022 - "Health Insurance Coverage Status By Sex By Enrollment Status For Young Adults Aged 19 To 25" yüklendi. Konsola yazdırılan sütun adları; cinsiyet (m/f), okula kayıt durumu (school/noschool) ve sigorta durumu (insured/uninsured) kırılımlarını gösterir.
Hatırlatma: Bu derste her yerde yüzde değerleri kullanıyoruz.
pandas ve seaborn alışıldık kısaltmalarla içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile ABD Nüfus Sayımı Verilerini Analiz Etme
Egzersiz talimatları
- Sigortalı yüzdeyi,
insured_totaldeğerinin 100 katınıtotalnüfusa bölerek hesapla - Satırların eyaletleri temsil ettiği (
index = "state"), sütunların yıllar olduğu (columns = "year"), vevaluesalanının"pct_insured"olduğu bir pivot tablostates_pvtoluştur - Yüzde sigortalı değişimini,
pct_insured_2017değerindenpct_insured_2013değerini çıkararak hesapla - Sigorta oranındaki değişimi (
y), 2013’teki orana (x) karşı çiz
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Calculate percent insured
states["insured_total"] = states["m_school_insured"] + states["m_noschool_insured"] + states["f_school_insured"] + states["f_noschool_insured"]
states["pct_insured"] = ____
# Pivot the table and rename the columns
states_pvt = states.pivot(____)
states_pvt.columns = ["pct_insured_2013", "pct_insured_2017"]
# Calculate the change in insurance rates 2013 to 2017
states_pvt["pct_insured_change"] = ____
# Plot the change against initial (2013) insurance rates
sns.lmplot(x = ____, y = ____, data = states_pvt)
plt.show()