Bảo hiểm y tế
Đạo luật Chăm sóc Sức khỏe Giá cả phải chăng (Affordable Care Act) có hiệu lực từ năm 2014. Một trong những mục tiêu của luật là tăng tỷ lệ người trẻ khỏe mạnh có bảo hiểm y tế. Tỷ lệ được bảo hiểm của nhóm 19–25 tuổi có thay đổi sau khi đạo luật được thông qua không? Hãy tính mức thay đổi theo điểm phần trăm của tỷ lệ được bảo hiểm theo từng bang. Sau đó vẽ biểu đồ mức thay đổi so với tỷ lệ ban đầu.
ACS Table B27022 - "Health Insurance Coverage Status By Sex By Enrollment Status For Young Adults Aged 19 To 25" đã được nạp. Tên cột (in ra console) thể hiện các phân tách theo giới tính (m/f), tình trạng học tập (school/noschool) và bảo hiểm (insured/uninsured).
Nhắc lại: trong khóa học này, chúng ta sử dụng phần trăm cho mọi phép tính.
pandas và seaborn đã được import với các bí danh quen thuộc.
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
- Tính phần trăm có bảo hiểm bằng 100 nhân với
insured_total, chia cho dân sốtotal - Tạo bảng pivot
states_pvtvới các hàng là bang (index = "state"), cột là năm (columns = "year"), vàvalueslà"pct_insured" - Tính mức thay đổi phần trăm có bảo hiểm bằng cách lấy
pct_insured_2017trừpct_insured_2013 - Vẽ biểu đồ mức thay đổi tỷ lệ có bảo hiểm (
y) so với tỷ lệ năm 2013 (x)
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate percent insured
states["insured_total"] = states["m_school_insured"] + states["m_noschool_insured"] + states["f_school_insured"] + states["f_noschool_insured"]
states["pct_insured"] = ____
# Pivot the table and rename the columns
states_pvt = states.pivot(____)
states_pvt.columns = ["pct_insured_2013", "pct_insured_2017"]
# Calculate the change in insurance rates 2013 to 2017
states_pvt["pct_insured_change"] = ____
# Plot the change against initial (2013) insurance rates
sns.lmplot(x = ____, y = ____, data = states_pvt)
plt.show()