Вартість житла в Каліфорнії

Великі міста Каліфорнії не раз потрапляли в новини через стрімке зростання цін на житло. Як змінювалася медіанна вартість житла за останні кілька років? У цій вправі ви використаєте цикл, щоб отримати змінну B25077_001E за сім років ACS і побудувати графік значення в часі.

Словник predicates уже створено й виведено в консоль. Зверніть увагу, що state:06 задає GEOID для Каліфорнії. pandas і seaborn імпортовано зі звичними псевдонімами. HOST і dataset визначено, а dfs — це порожній список, ініціалізований як збирач для запитуваних датафреймів.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз даних перепису США в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть об'єкт range з цілих чисел від 2011 до 2017
Створіть стовпець з назвою "year" і встановіть для нього поточне значення змінної year
Установіть тип даних стовпця median_home_value як int
Побудуйте лінійний графік вартостей житла: перший параметр (x) встановіть у "year", другий параметр (y) — у "median_home_value"

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Loop over years 2011 to 2017
for year in ____:
    base_url = "/".join([HOST, str(year), dataset])
    r = requests.get(base_url, params=predicates)
    df = pd.DataFrame(columns=col_names, data=r.json()[1:])    
    # Add column to df to hold year value, append df to collector dfs
    ____
    dfs.append(df)

# Concatenate all DataFrames, fix column type
states = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
states["median_home_value"] = ____

sns.lineplot(____, ____, data = states)
plt.show()

Редагувати та запускати код