辨識正在仕紳化的分區
在這個練習中，你要找出並繪製 2000 年到 2010 年之間正在進行「仕紳化（gentrifying）」的普查分區。要被歸類為正在仕紳化，分區必須在 2000 年時屬於「可仕紳化（gentrifiable）」，且同時符合以下條件：
- 擁有學士學位（含以上）的人口比例上升的速度必須比紐約都會區更快。
- 屋價自 2000 年以來必須上升。為了考量通膨，2000 年的屋價需乘以 1.2612。
GeoDataFrame bk_2010 已為你載入。欄位名稱已在主控台顯示。因為你要比較 2010 與 2000 年，所以其中同時包含兩個年份的資料，欄位尾碼分別為 "_2000" 與 "_2010"。另外也包含你在上一個練習建立的 gentrifiable 欄位。
本練習屬於課程
使用 Python 分析美國 Census 資料
練習說明
- 若 2000 到 2010 年間擁有學士學位人口比例的增加量大於都會統計區（MSA）層級的增幅，將
increasing_education設為 True。 - 若
median_value_2010大於median_value_2000的1.2612倍，將increasing_house_value設為 True。 - 使用
&運算子，當分區同時為gentrifiable、increasing_education為 True，且increasing_house_value為 True 時，將gentrifying設為 True。 - 使用
"YlOrRd"色彩映射來繪製gentrifying分區。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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()