Analyser les données du recensement des États-Unis avec Python
Lee Hachadoorian
Asst. Professor of Instruction, Temple University
Noms de tables « B07xxx », généralement avec des colonnes comme :
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)
Données de l'ACS 2016, table B07001 : mobilité géographique dans la dernière année selon l'âge pour la résidence actuelle aux États-Unis


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

Analyser les données du recensement des États-Unis avec Python