География переписи

Анализ данных переписи населения США в Python

Lee Hachadoorian

Asst. Professor of Instruction, Temple University

Запрос всех географических единиц

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)

Запрос конкретных географических единиц

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)

Скриншот сайта Missouri Census Data Center со списком штатов и их географическими идентификаторами

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

Географические единицы

Административные

Штат
Округ
Избирательные округа
Школьные округа
и др.

Статистические

Блок
Перепись (трактат)
Метрополитенская/микрополитенская статистическая зона
Зона табуляции почтовых индексов
и др.

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

Иерархическая схема географических единиц переписи, показывающая вложенность единиц друг в друга.

Предикат «in»

Все округа в выбранных штатах:

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

Конкретные округа в одном штате:

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

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

Населённые пункты

«Инкорпорированный населённый пункт создаётся для выполнения государственных функций в местах концентрации населения… Обычно это город, посёлок, деревня или боро, но возможны и другие правовые формы.»
«Статистически обозначенные населённые пункты (CDP) — статистические аналоги инкорпорированных населённых пунктов. Они выделяются для предоставления данных по сложившимся концентрациям населения, идентифицируемым по названию, но юридически не инкорпорированным по законам соответствующего штата.»

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

Уровень географии	Иерархия географии
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

Частичные географические единицы

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"]]

Давайте потренируемся!

Анализ данных переписи населения США в Python