Biến đổi khu dân cư

Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python

Lee Hachadoorian

Asst. Professor of Instruction, Temple University

Gentrification là gì?

  • Thoái vốn ở khu trung tâm đô thị
  • Tầng lớp trung lưu suy giảm, nhà ở xuống cấp
  • Hộ trung và thượng trung lưu quay lại, cải tạo nhà cũ
  • Nguy cơ di dời hộ lao động, người da đen và nhập cư
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python

Chuẩn hóa khái niệm gentrification

  • Có thể gentrify
    • Thu nhập trung vị thấp: Thu nhập hộ trung vị (MHI) thấp hơn trung vị vùng đô thị
    • Xây dựng chậm: Nhà xây mới trong 20 năm trước ít hơn vùng đô thị
  • Đang gentrify
    • Học vấn tăng: % có bằng Cử nhân+ tăng nhanh hơn vùng đô thị
    • Giá nhà tăng: Giá nhà trung vị cao hơn kỳ trước (điều chỉnh lạm phát)
1 Freeman, Lance. 2005. “Displacement or Succession?: Residential Mobility in Gentrifying Neighborhoods.” Urban Affairs Review 40 (4): 463–91.
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python

Nguồn dữ liệu

  • Tổng điều tra Dân số & Nhà ở 2000 - Tệp Tóm tắt 3
    • P53: Thu nhập hộ trung vị năm 1999 (USD)
    • H34: Năm xây dựng nhà
    • P37: Giới tính theo trình độ học vấn (25+ tuổi)
    • H85: Giá trị trung vị (USD) của nhà do chủ sở hữu ở
  • Khảo sát Cộng đồng Mỹ 5 năm (2008–2012)
    • B15003: Trình độ học vấn (25+ tuổi)
    • B25077: Giá trị trung vị (USD) - nhà do chủ sở hữu ở
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python

bk_2000: Lô điều tra Brooklyn 2000

state                | Mã FIPS bang     
county               | Mã FIPS quận     
tract                | Mã FIPS lô       
geometry             | Cột hình học
mhi                  | Thu nhập hộ trung vị (lô)                                
mhi_msa              | Thu nhập hộ trung vị (Khu đô thị NY)                     
median_value         | Giá nhà trung vị (lô)                                     
median_value_msa     | Giá nhà trung vị (Khu đô thị NY)                           
pct_recent_build     | % nhà xây 1980–1999 (lô)                                   
pct_recent_build_msa | % nhà xây 1980–1999 (Khu đô thị NY)                        
pct_ba               | % người 25+ có bằng Cử nhân trở lên (lô)                  
pct_ba_msa           | % người 25+ có bằng Cử nhân trở lên (Khu đô thị NY)
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python

Tiêu chí Boolean

bk_2000[["tract", "mhi", "mhi_msa"]].head()

    tract    mhi  mhi_msa
0  051200  31393    50795
1  051300  30000    50795
2  051400  32103    50795
3  051500  36107    50795
4  051600  25148    50795

bk_2000["low_mhi"] = bk_2000["mhi"] < bk_2000["mhi_msa"]
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python

Bản đồ lô thu nhập thấp

bk_2000.plot(column = "low_mhi", cmap = "Blues")

Bản đồ các lô điều tra dân số ở Brooklyn; các lô thu nhập thấp tô xanh đậm.

Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python

Ayo berlatih!

Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python

Preparing Video For Download...