Giá nhà ở California
Các thành phố lớn của California liên tục lên báo vì giá nhà tăng vọt. Giá trị nhà ở trung vị đã thay đổi thế nào trong vài năm gần đây? Trong bài tập này, bạn sẽ dùng một vòng lặp để lấy biến B25077_001E cho bảy năm ACS và vẽ biểu đồ giá trị theo thời gian.
Từ điển predicates đã được tạo và in ra console. Lưu ý state:06 thiết lập GEOID cho California. pandas và seaborn đã được nhập với các bí danh quen thuộc. HOST và dataset đã được định nghĩa, và dfs là một danh sách trống được khởi tạo để thu thập các DataFrame được yêu cầu.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một đối tượng
rangevới các số nguyên từ 2011 đến 2017 - Tạo một cột tên
"year", đặt giá trị của nó bằng giá trị hiện tại của biếnyear - Đặt kiểu dữ liệu của cột
median_home_valuethànhint - Tạo biểu đồ đường cho giá nhà. Đặt tham số đầu tiên (
x) là"year", tham số thứ hai (y) là"median_home_value"
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()