Характеристики сегрегованих метрополій
Отже, ви з'ясували, що рівень сегрегації вищий у північних індустріальних метрополіях. Але це також великі, різноманітні агломерації. Чи не виходить так, що міста з низькою різноманітністю просто „проскакують"? Порівняймо, як розмір і різноманітність корелюють із метрополійною сегрегацією.
Датафрейм msa, змінений раніше додаванням індексу відмінності (Index of Dissimilarity), уже завантажено. Стовпці перелічено в консолі. Загальна чисельність населення міститься у стовпці population.
pandas і seaborn завантажено зі звичними псевдонімами.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз даних перепису США в Python
Інструкції до вправи
- Побудуйте сегрегацію по осі y проти метрополійного населення по осі x
- Обчисліть відсоток афроамериканців і запишіть у стовпець
black_pct - Побудуйте графік: сегрегація проти відсотка афроамериканців
- Створіть діаграму розсіювання сегрегації проти відсотка афроамериканців. Додайте параметри
sizeіhue, обидва встановіть на стовпець"population"
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Are large metros more segregated?
sns.lmplot(x = ____, y = ____, data = msa)
plt.show()
# Calculate percentage African-American
msa["black_pct"] = ____
# Are more diverse metros more segregated?
sns.lmplot(____, ____, data = msa)
plt.show()
# Display metro size, percent Black, and segregation in one plot
sns.scatterplot(____, data = msa)
plt.show()