計算單一州的 D 值

在這個練習中，你會為 Georgia 州計算差異指數（Index of Dissimilarity）。請記住其公式為：

$$D = \frac{1}{2}\sum{\left\lvert \frac{a}{A} - \frac{b}{B} \right\rvert}$$

在這裡，A 組為白人（Whites），B 組為黑人（Blacks）。$a$ 與 $b$ 代表較小地理單位（普查分區，tracts）中的白人與黑人人口；$A$ 與 $B$ 則代表較大、包含性的地理範圍（Georgia，郵遞縮寫 = GA，FIPS 代碼 = 13）中的白人與黑人總人口。

pandas 已以慣用別名匯入，而包含 "white" 與 "black" 人口欄位的 tracts DataFrame 也已載入。

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

建立新的 DataFrame ga_tracts，只包含位於 Georgia 的 tracts（"state" 欄位需等於 FIPS 代碼 "13"）。
以清單提供欄位名稱（使用變數 w 與 b），印出 Georgia 中非西語白人與黑人的總數。
將各 tract 的白人人口除以白人總人口，再減去各 tract 的黑人人口除以黑人總人口；請使用變數 w 與 b 讓程式碼更易讀。

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。

# Define convenience variables to hold column names
w = "white"
b = "black"

# Extract Georgia tracts
ga_tracts = tracts[____]

# Print sums of Black and White residents of Georgia
print(ga_tracts[____].sum())

# Calculate Index of Dissimilarity and print rounded result
D = 0.5 * sum(abs(
  ____ / ____ - ____ / ____))

print("Dissimilarity (Georgia):", round(D, 3))

編輯並執行程式碼