BaşlayınÜcretsiz başlayın

API'den Görselleştirmeye: Grup Yerleşkeleri

Bu egzersizde, reşit olmayan suçluların nerede hapsedildiğini inceleyeceksin. Bu egzersiz, üniversite yurtları, ıslahevleri/cezaevleri, huzurevleri, askeri üsler vb. içeren "grup yerleşkeleri" (group quarters) nüfus kavramını tanıtıyor.

Eyalet bazında, reşit olmayan erkeklerin yetişkin ıslah kurumlarında (correctional facilities) hapsedilme yüzdesini görselleştireceksin. İstenecek değişkenler şunlardır:

  • PCT021005 - Erkek: 18 yaş altı: Kurumlarda kalan nüfus: Yetişkinlere yönelik ıslah kurumları
  • PCT021015 - Erkek: 18 yaş altı: Kurumlarda kalan nüfus: Çocuk/ergen tesisleri: Çocuk/ergenlere yönelik ıslah kurumları

requests içe aktarılmış durumda. API isteği için base_url tanımlandı.

pandas ve seaborn alışılageldiği takma adlarla içe aktarıldı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile ABD Nüfus Sayımı Verilerini Analiz Etme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • get_vars listesini iki gerekli değişkenle tamamla
  • in_adult ve in_juvenile sütunlarını astype kullanarak tamsayıya çevir
  • Yetişkinlere yönelik ıslah kurumlarındaki reşit olmayanların yüzdesini hesapla: pay, in_adult ıslah kurumlarındaki reşit olmayanların sayısının 100 katı olmalı; payda ise in_adult ve in_juvenile ıslah kurumlarındaki reşit olmayanların toplamı olmalı
  • states DataFrame’ini pct_in_adult sütununa göre azalan sırada sırala; inplace = True kullan

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Specify variables and execute API request
get_vars = ["NAME", ____]
predicates["get"] = ",".join(get_vars)
r = requests.get(base_url, params=predicates)

# Construct DataFrame
col_names = ["name", "in_adult", "in_juvenile", "state"]
states = pd.DataFrame(columns=col_names, data=r.json()[1:])
states[["in_adult", "in_juvenile"]] = states[["in_adult", "in_juvenile"]].____

# Calculate percentage of incarcerated male minors in adult facilities
states["pct_in_adult"] = ____
states.sort_values(by = ____, ascending = ____, inplace = ____)
sns.stripplot(x = "pct_in_adult", y = "name", data = states)
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır