Міграція

Аналіз даних перепису США в Python

Lee Hachadoorian

Asst. Professor of Instruction, Temple University

ACS Mobility Tables — поширені стовпці

Назви таблиць «B07xxx», зазвичай із такими стовпцями:

Усього мешканців у районі (поточне місце проживання)
- Такий самий будинок 1 рік тому (тобто не переїжджали)
- Переїхали в межах округу
- Переїхали з іншого округу в межах штату
- Переїхали з іншого штату
- Переїхали з-за кордону

ACS Mobility Tables — додаткові можливості

Мобільність у розрізі:
- Віку
- Рівня освіти
- Доходу
- Статусу громадянства
- тощо
Таблиці за місцем проживання рік тому
Пуерто-Рико (напр., B07001PR: Географічна мобільність за минулий рік за віком для поточного місця проживання в Пуерто-Рико)

До Каліфорнії

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)

Дані з ACS 2016, таблиця B07001: Geographical Mobility in the Past Year by Age for Current Residence in United States

Стовпчикова діаграма: не переїжджали або переїхали в межах округу, штату, країни чи з-за кордону.

Міграційні потоки

Електронна таблиця з оцінками та межами похибки для переїздів у межах і між штатами США.

Матриця міграції між штатами

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

Теплокарта міграції між штатами

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

Теплокарта: рядки — штати походження, стовпці — штати призначення; колір відображає кількість людей у кожному потоці між штатами.

Давайте потренуємось!

Аналіз даних перепису США в Python