Tek Bir Eyalet için D Hesaplama
Bu egzersizde Georgia eyaleti için Farklılık İndeksi'ni (Index of Dissimilarity) hesaplayacaksın. Farklılık İndeksi'nin formülünü unutma:
$$D = \frac{1}{2}\sum{\left\lvert \frac{a}{A} - \frac{b}{B} \right\rvert}$$
Bu durumda, Grup A Beyazlar (White), Grup B Siyahlar (Black) olacak. \(a\) ve \(b\) küçük coğrafyadaki (tracts) Beyaz ve Siyah nüfusunu temsil ederken, \(A\) ve \(B\) daha büyük, kapsayıcı coğrafyadaki (Georgia, posta kodu = GA, FIPS kodu = 13) Beyaz ve Siyah nüfusunu temsil eder.
pandas her zamanki kısaltmayla içe aktarıldı ve nüfus sütunları "white" ve "black" olan tracts DataFrame'i yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile ABD Nüfus Sayımı Verilerini Analiz Etme
Egzersiz talimatları
- Sadece Georgia’daki tract’leri içerecek şekilde yeni
ga_tractsDataFrame’ini oluştur ("state"sütunu FIPS kodu"13"e eşit olmalı) - Georgia’daki Hispanik olmayan Beyazlar ve Siyahların toplamını yazdırmak için sütun adlarını bir listede ver (değişkenler
wvebyi kullan) - Her tract’in Beyaz nüfusunu toplam Beyaz nüfusuna böl ve bundan her tract’in Siyah nüfusunu toplam Siyah nüfusuna bölerek elde edilen değeri çıkar; kod okunabilirliğini artırmak için
wvebdeğişkenlerini kullan
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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))