ZIP Code Tabulation Areas

在行銷領域，常常需要了解 ZIP Code 的人口結構。ZIP Code Tabulation Areas（「ZCTA」）是以普查區塊組成、由普查局定義的 ZIP Code 對應區域。在這個練習中，你將要求取得阿拉巴馬州所有 ZCTA 的總人口。

在 pandas 中，可以用索引來擷取特定列。GEOID 很適合作為列的識別碼。這個練習中，你會根據每一列的州與 ZCTA 設定多層索引。

requests 與 pandas 套件都已匯入。base_url 已定義，predicates 字典也已包含要請求的變數清單。

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

在 predicates 字典中設定 "for" 鍵以回傳「所有」ZCTA；請將地理層級完整拼寫為 "zip code tabulation area (or part)"
在 predicates 字典中設定 "in" 鍵以只回傳阿拉巴馬州（Alabama）內的 ZCTA；你需要到先前學過的線上來源查找阿拉巴馬州的 FIPS 代碼
將 DataFrame 的索引設為 state 與 zcta 欄位的串接。使用 inplace = True 以「不要」建立新的 DataFrame。

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。

# Build dictionary of predicates and execute the request
predicates = {}
predicates["get"] = ",".join(["NAME",  "P001001"])
____
____
r = requests.get(base_url, params=predicates)

# Construct the DataFrame
col_names = ["name", "total_pop", "state", "zcta"]
zctas = pd.DataFrame(columns=col_names, data=r.json()[1:])
zctas["total_pop"] = zctas["total_pop"].astype(int)

# Set multilevel index from GEOIDs and print the head
zctas.set_index([____, ____], inplace = True)
print(zctas.head())

編輯並執行程式碼