ภูมิศาสตร์สำมะโน

การวิเคราะห์ข้อมูลสำมะโนประชากรสหรัฐฯ ด้วย Python

Lee Hachadoorian

Asst. Professor of Instruction, Temple University

ดึงข้อมูลทุกพื้นที่ทางภูมิศาสตร์

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)

ดึงข้อมูลพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่ระบุ

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)

ภาพหน้าจอของเว็บไซต์ Missouri Census Data Center แสดงรายชื่อรัฐและรหัสตัวระบุทางภูมิศาสตร์

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

หน่วยทางภูมิศาสตร์

ทางกฎหมาย/การบริหาร

รัฐ
เขต (County)
เขตเลือกตั้งสภาคองเกรส
เขตการศึกษา
ฯลฯ

เชิงสถิติ

บล็อก (Block)
แทรกต์สำมะโน (Census Tract)
เขตสถิติเมืองใหญ่/เมืองเล็ก
พื้นที่รหัสไปรษณีย์ (ZIP Code Tabulation Area)
ฯลฯ

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

แผนภาพลำดับชั้นแสดงพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ของสำมะโน โดยมีเส้นเชื่อมแสดงว่าพื้นที่ใดอยู่ภายในพื้นที่ที่ใหญ่กว่า

Predicate "in"

ดึงข้อมูลทุกเขต (County) ในรัฐที่ระบุ:

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

ดึงข้อมูลเขตที่ระบุใน หนึ่ง รัฐ:

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

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

พื้นที่ (Places)

"เขตที่จดทะเบียน (incorporated place) คือพื้นที่ที่จัดตั้งขึ้นเพื่อให้บริการด้านการปกครองแก่ชุมชน... โดยทั่วไปได้แก่ เมือง หมู่บ้าน หรือเทศบาล แต่อาจมีรูปแบบทางกฎหมายอื่นได้"
"Census Designated Places (CDPs) คือพื้นที่เชิงสถิติที่สอดคล้องกับเขตที่จดทะเบียน จัดทำขึ้นเพื่อรายงานข้อมูลของชุมชนที่มีชื่อเรียกชัดเจน แต่ยังไม่ได้จดทะเบียนตามกฎหมายของรัฐที่ตั้งอยู่"

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

ระดับภูมิศาสตร์	ลำดับชั้นภูมิศาสตร์
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

พื้นที่ทางภูมิศาสตร์บางส่วน (Part Geographies)

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"]]

มาฝึกกันเถอะ!

การวิเคราะห์ข้อมูลสำมะโนประชากรสหรัฐฯ ด้วย Python