Nhận diện các tract đang gentrify

Trong bài tập này, bạn sẽ xác định và trực quan hóa các tract đang gentrify trong giai đoạn 2000–2010. Để được phân loại là đang gentrify, các tract phải có khả năng gentrify vào năm 2000 và đáp ứng các tiêu chí sau:

Tỷ lệ dân số có bằng Cử nhân trở lên phải tăng nhanh hơn so với toàn khu vực đô thị New York.
Giá trị nhà phải tăng kể từ năm 2000. Để điều chỉnh lạm phát, giá trị nhà năm 2000 sẽ được nhân với 1,2612.

bk_2010 (GeoDataFrame) đã được nạp sẵn. Tên các cột được hiển thị trong bảng điều khiển. Vì bạn sẽ so sánh năm 2010 với 2000, dữ liệu từ cả hai năm được lưu ở các cột với hậu tố "_2000" và "_2010". Ngoài ra còn có cột gentrifiable mà bạn đã tạo ở bài trước.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Đặt increasing_education là True nếu mức tăng tỷ lệ dân số có bằng Cử nhân từ 2000 đến 2010 lớn hơn mức tăng của toàn MSA
Đặt increasing_house_value là True nếu median_value_2010 lớn hơn 1.2612 lần median_value_2000
Dùng toán tử &, đặt gentrifying là True nếu một tract vừa gentrifiable và có increasing_education và có increasing_house_value
Vẽ bản đồ các tract gentrifying với bảng màu "YlOrRd"

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Increase in percent BA greater than MSA
bk_2010["increasing_education"] = ____

# Increase in house value
bk_2010["increasing_house_value"] = ____

# Identify gentryifying tracts
bk_2010["gentrifying"] = bk_2010["gentrifiable"] & ____

# Plot gentrifying tracts
bk_2010.plot(____)
plt.show()

Chỉnh sửa và Chạy Mã