San Francisco'da Kira Yükü
Bu egzersizde, ülkedeki en pahalı konut piyasalarından biri olan San Francisco'da kira yükünü (gelirinin %30'u veya daha fazlasını kiraya veren hanehalkları) inceleyeceksin.
rent DataFrame'i, 7 gelir kategorisinden her birinde yer alan hane sayısını, gelirin kiraya ayrılan payına göre 8 kategoriyle çaprazlayarak içerir. Her gelir kategorisi için, o kategorideki kira yükü altındaki hanelerin yüzdesini hesaplamak üzere bir döngü kullanacaksın. Her gelir kategorisiyle ilişkili sütun adı önekleri bir listede verilmiştir:
incomes = ["inc_under_10k", "inc_10k_to_20k", "inc_20k_to_35k", "inc_35k_to_50k",
"inc_50k_to_75k", "inc_75k_to_100k", "inc_over_100k"]
pandas ve seaborn her zamanki kısaltmalarla içe aktarılmıştır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile ABD Nüfus Sayımı Verilerini Analiz Etme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Calculate percentage of rent burdened households
rent_burden = rent[["name"]]
for income in incomes:
rent_burden[income] = 100 * (rent[____] +
rent[____] + rent[____] +
rent[____]) / (rent[income] - rent[income + "_rent_not_computed"])