移動

Pythonで学ぶ米国センサスデータ分析

Lee Hachadoorian

Asst. Professor of Instruction, Temple University

ACS 移動テーブル - 共通列

表名は「B07xxx」が多く、一般的に次の列があります:

地域在住総数（現住所）
- 1年前と同じ住宅（移動なし）
- 郡内で移動
- 同州内の別郡から移動
- 別の州から移動
- 海外から移動

ACS 移動テーブル - 追加機能

移動 × 以下の属性:
- 年齢
- 学歴
- 収入
- 市民権状況
- など
1年前の居住地に基づく表
プエルトリコ（例: B07001PR: プエルトリコ現住所における年齢別の過去1年の地理的移動）

カリフォルニアへ

print(to_cali_2016)

       move_status   persons
0       same_house  32740745
1    within_county   3581323
2     within_state   1062756
3  different_state    501384
4           abroad    305148

sns.barplot(x = "move_status", 
            y = "persons", 
            data = to_cali_2016)

データ出典: ACS 2016 表 B07001（米国現住所における過去1年の地理的移動・年齢別）

移動なし、郡内、州内、州外、海外からの移動者数を示す棒グラフ。

移動フロー

米国内の州内・州間移動者の推計と誤差範囲を示すスプレッドシート。

州間移動マトリクス

print(state_to_state.head())

            Alabama  Alaska  Arizona  ...  Wisconsin  Wyoming  Puerto Rico
Alabama         NaN   576.0   1022.0  ...      874.0    539.0        335.0
Alaska        423.0     NaN   1176.0  ...      260.0    291.0        848.0
Arizona       894.0  1946.0      NaN  ...     6736.0    925.0       1462.0
Arkansas     2057.0   103.0    836.0  ...      539.0    178.0        857.0
California   3045.0  4206.0  33757.0  ...     7354.0   2674.0       1102.0

州間移動ヒートマップ

sns.heatmap(state_to_state, cmap="YlGnBu")

各行列に出発州と到着州を取り、州間フローの移動者数で色分けしたヒートマップ。

練習しましょう！

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