识别可绅士化的普查小区
在本练习中，您将识别并绘制 2000 年「可绅士化」的小区。判定标准如下：
- 家庭收入中位数（MHI）较低：小区的 MHI 低于纽约都会区的 MHI。
- 近期住房建设水平较低：在过去 20 年（自 1980 年起）内建成住房的占比低于纽约都会区的相应占比。
已为您加载 2000 年布鲁克林普查小区数据的 GeoDataFrame bk_2000。
本练习是课程的一部分
使用 Python 分析美国人口普查数据
练习说明
- 计算布尔列
low_mhi，判断mhi是否小于mhi_msa - 计算布尔列
low_recent_build，判断 2000 年前 20 年内建成住房的占比（pct_recent_build）是否小于pct_recent_build_msa - 使用
&运算符进行分类：当low_mhi和low_recent_build都为 true 时，将该小区标记为可绅士化；列名两侧必须加上括号 - 使用
YlGn颜色映射绘制可绅士化小区的地图
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Median income below MSA median income
bk_2000["low_mhi"] = ____
# Recent construction below MSA
bk_2000["low_recent_build"] = ____
# Identify gentrifiable tracts
bk_2000["gentrifiable"] = (____) & (____)
# Plot gentrifiable tracts
bk_2000.plot(column = ____, cmap = ____)
plt.show()