Zmiany w sąsiedztwie

Analiza danych spisowych USA w Pythonie

Lee Hachadoorian

Asst. Professor of Instruction, Temple University

Czym jest gentryfikacja?

  • Dezinwestycja w centrum miast
  • Spadek liczby klasy średniej i degradacja zasobu mieszkaniowego
  • Napływ zamożniejszych mieszkańców remontujących stare budynki
  • Potencjalne wysiedlenie klasy robotniczej, społeczności czarnoskórych i imigrantów
Analiza danych spisowych USA w Pythonie

Operacjonalizacja gentryfikacji

  • Podatny na gentryfikację
    • Niski medianowy dochód: Medianowy dochód gospodarstwa domowego (MHI) poniżej mediany obszaru metro
    • Wolna budowa mieszkań: Nowe inwestycje w ostatnich dwóch dekadach poniżej średniej metro
  • W trakcie gentryfikacji
    • Rosnący poziom wykształcenia: Odsetek osób z tytułem licencjata lub wyższym rośnie szybciej niż w obszarze metro
    • Rosnąca wartość nieruchomości: Mediana wartości domów wyższa niż w poprzednim okresie (po korekcie o inflację)
1 Freeman, Lance. 2005. "Displacement or Succession?: Residential Mobility in Gentrifying Neighborhoods." Urban Affairs Review 40 (4): 463–91.
Analiza danych spisowych USA w Pythonie

Źródła danych

  • Spis ludności i mieszkań 2000 – plik podsumowujący 3
    • P53: Medianowy dochód gospodarstwa domowego w 1999 r. (w dolarach)
    • H34: Rok budowy
    • P37: Płeć a wykształcenie – osoby w wieku 25 lat i starsze
    • H85: Mediana wartości (w dolarach) – zajmowane przez właściciela jednostki mieszkalne
  • American Community Survey – dane 5-letnie (2008–2012)
    • B15003: Poziom wykształcenia – osoby w wieku 25 lat i starsze
    • B25077: Mediana wartości (w dolarach) – zajmowane przez właściciela jednostki mieszkalne
Analiza danych spisowych USA w Pythonie

bk_2000: Obwody spisowe Brooklynu 2000

state                | Kod FIPS stanu     
county               | Kod FIPS hrabstwa    
tract                | Kod FIPS obwodu     
geometry             | Kolumna geometrii
mhi                  | Medianowy dochód gospodarstwa domowego (obwód)                                
mhi_msa              | Medianowy dochód gospodarstwa domowego (obszar metro NY)                        
median_value         | Mediana wartości domów (obwód)                                     
median_value_msa     | Mediana wartości domów (obszar metro NY)                              
pct_recent_build     | Odsetek mieszkań wybudowanych w latach 1980–1999 (obwód)         
pct_recent_build_msa | Odsetek mieszkań wybudowanych w latach 1980–1999 (obszar metro NY) 
pct_ba               | Odsetek osób w wieku 25+ z tytułem licencjata lub wyższym (obwód)           
pct_ba_msa           | Odsetek osób w wieku 25+ z tytułem licencjata lub wyższym (obszar metro NY)    
Analiza danych spisowych USA w Pythonie

Kryteria logiczne

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"]
Analiza danych spisowych USA w Pythonie

Mapowanie obwodów o niskich dochodach

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

Mapa obwodów spisowych Brooklynu – obwody o niskich dochodach zaznaczone ciemnoniebieskim kolorem.

Analiza danych spisowych USA w Pythonie

Czas na ćwiczenia!

Analiza danych spisowych USA w Pythonie

Preparing Video For Download...