센서스 지리

Python으로 미국 인구조사 데이터 분석하기

Lee Hachadoorian

Asst. Professor of Instruction, Temple University

모든 지리 단위 요청

import requests

HOST = "https://api.census.gov/data"
year = "2010"
dataset = "dec/sf1"
base_url = "/".join([HOST, year, dataset])

predicates = {}
predicates["get"] = "NAME,P001001"

predicates["for"] = "state:*"

r = requests.get(base_url, params=predicates)

특정 지리 단위 요청

import requests

HOST = "https://api.census.gov/data"
year = "2010"
dataset = "dec/sf1"
base_url = "/".join([HOST, year, dataset])

predicates = {}
predicates["get"] = "NAME,P001001"

predicates["for"] = "state:42"

r = requests.get(base_url, params=predicates)

주(State)와 지리적 식별자(Geographic Identifiers)를 보여주는 미주리 센서스 데이터 센터 웹페이지 스크린샷

¹ https://census.missouri.edu/geocodes/

지리적 단위

법적/행정적

주(State)
카운티(County)
하원 선거구(Congressional Districts)
학구(School Districts)
기타

통계적

블록(Block)
(센서스) 트랙트(Tract)
대도시/소도시 통계 구역(Metropolitan/Micropolitan Statistical Area)
ZIP 코드 집계 구역(ZIP Code Tabulation Area)
기타

¹ https://www.census.gov/geo/education/legstat_geo.html

센서스 지리 계층 구조를 선으로 연결하여 상위 지리에 포함되는 하위 지리를 보여주는 계층도

"in" 조건자

특정 주의 모든 카운티 요청:

predicates["for"] = "county:*"
predicates["in"] = "state:33,50"

하나의 주에서 특정 카운티 요청:

predicates["for"] = "county:001,003"
predicates["in"] = "state:33"

r = requests.get(base_url, params=predicates)

장소(Places)

"법인지(incorporated place)는 일정 인구 집중 지역에 행정 기능을 제공하기 위해 설립됩니다…. 법인지는 주로 시(city), 타운(town), 빌리지(village), 버러(borough)이지만 다른 법적 명칭을 가질 수도 있습니다."
"센서스 지정 장소(CDP)는 법인지의 통계적 대응 개념으로, 명칭으로 식별 가능하지만 해당 주법에 따라 법인으로 등록되지 않은 인구 집중 지역에 대한 데이터를 제공하기 위해 구획됩니다."

Source: https://www.census.gov/geo/reference/gtc/gtc_place.html

지리 수준	지리 계층 구조
40	state
50	state› county
60	state› county› county subdivision
101	state› county› tract› block
140	state› county› tract
150	state› county› tract› block group
160	state› place

https://api.census.gov/data/2010/dec/sf1/geography.html

부분 지리 단위

state› congressional district› county (or part)

predicates = {}
predicates["get"] = "NAME,P001001"

predicates["for"] = "county (or part):*"

predicates["in"] = "state:42;congressional district:02"

r = requests.get(base_url, params=predicates)
print(r.text)

[["NAME","P001001","state","congressional district","county"],
["Montgomery County (part)","36793","42","02","091"],
["Philadelphia County (part)","593484","42","02","101"]]

연습해 봅시다!

Python으로 미국 인구조사 데이터 분석하기