जनगणना भूगोल

Python में US Census डेटा का विश्लेषण

Lee Hachadoorian

Asst. Professor of Instruction, Temple University

सभी भौगोलिक इकाइयाँ अनुरोध करें

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)

विशिष्ट भौगोलिक इकाइयाँ अनुरोध करें

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)

मिसौरी Census Data Center का वेबपेज, जिसमें राज्यों और उनके Geographic Identifiers दिख रहे हैं

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

भौगोलिक इकाइयाँ

कानूनी/प्रशासनिक

State
County
Congressional Districts
School Districts
आदि

सांख्यिकीय

Block
(Census) Tract
Metropolitan/Micropolitan Statistical Area
ZIP Code Tabulation Area
आदि

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

एक पदानुक्रम आरेख जो Census भूगोलों को रेखाओं से जोड़ता है, दिखाता है कि कौन-सी इकाइयाँ किन बड़ी इकाइयों में समाहित हैं.

"in" प्रेडिकेट

विशिष्ट राज्यों में सभी काउंटियाँ अनुरोध करें:

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

एक राज्य में विशिष्ट काउंटियाँ अनुरोध करें:

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

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

Places

"एक incorporated place सरकारी कार्य प्रदान करने के लिए स्थापित होता है जहाँ लोग केंद्रित रहते हैं…. Incorporated place आम तौर पर city, town, village, या borough होता है, लेकिन अन्य कानूनी विवरण भी हो सकते हैं."
"Census Designated Places (CDPs), incorporated places के सांख्यिकीय समकक्ष हैं, और उन बस्तियों के लिए डेटा देने हेतु सीमांकित किए जाते हैं जो नाम से पहचानी जाती हैं पर जिस राज्य के क़ानूनों के तहत वे स्थित हैं, वहाँ कानूनी रूप से incorporated नहीं हैं."

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

Geography Level	Geography Hierarchy
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

आंशिक भौगोलिक इकाइयाँ

state› congressional district› county (या भाग)

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"]]

अभ्यास करते हैं!

Python में US Census डेटा का विश्लेषण