加州的房價

加州的主要城市因房價飆升而屢上新聞。過去幾年，中位數房價怎麼變化？在這個練習中，你會用迴圈從 7 個 ACS 年度請求變數 B25077_001E，並將其隨時間的變化畫成圖。

predicates 字典已建立並印出到主控台。請注意，state:06 代表加州的 GEOID。pandas 與 seaborn 已用慣用別名匯入。HOST 與 dataset 已定義，dfs 是作為收集用的空清單，用來彙整請求回來的 DataFrame。

本練習屬於課程

使用 Python 分析美國 Census 資料

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練習說明

建立一個 range 物件，整數從 2011 到 2017。
建立名為 "year" 的欄位，將其值設為當前的變數 year。
將 median_home_value 欄位的資料型別設為 int。
繪製房價的折線圖。將第一個參數（x）設為 "year"，第二個參數（y）設為 "median_home_value"。

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。

# 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()

編輯並執行程式碼