Gánh nặng tiền thuê nhà ở San Francisco
Trong bài tập này, bạn sẽ xem xét gánh nặng tiền thuê nhà (hộ gia đình dành 30% thu nhập trở lên để trả tiền thuê) ở San Francisco, một trong những thị trường nhà ở đắt đỏ nhất nước.
DataFrame rent chứa số hộ gia đình trong mỗi của 7 nhóm thu nhập, kết hợp với 8 nhóm tỷ lệ tiền thuê trên thu nhập. Với mỗi nhóm thu nhập, bạn sẽ dùng một vòng lặp để tính phần trăm hộ gia đình chịu gánh nặng tiền thuê trong từng nhóm thu nhập. Tiền tố tên cột tương ứng với mỗi nhóm thu nhập nằm trong một danh sách:
incomes = ["inc_under_10k", "inc_10k_to_20k", "inc_20k_to_35k", "inc_35k_to_50k",
"inc_50k_to_75k", "inc_75k_to_100k", "inc_over_100k"]
pandas và seaborn đã được nhập 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
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate percentage of rent burdened households
rent_burden = rent[["name"]]
for income in incomes:
rent_burden[income] = 100 * (rent[____] +
rent[____] + rent[____] +
rent[____]) / (rent[income] - rent[income + "_rent_not_computed"])