Географія перепису

Аналіз даних перепису США в Python

Lee Hachadoorian

Asst. Professor of Instruction, Temple University

Запит усіх географій

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)

Запит вибраних географій

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)

Знімок екрана сторінки Missouri Census Data Center із штатами та їхніми геокодами (Geographic Identifiers)

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

Географічні сутності

Юридичні/адміністративні

Штат
Округ
Конгресові округи
Шкільні округи
тощо

Статистичні

Блок
(Переписний) тракт
Метрополійна/мікрополійна статистична зона
Зона агрегування за ZIP Code
тощо

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

Схема ієрархії, що показує географії перепису та зв'язки «вміщує/вміщується».

Предикат "in"

Запит усіх округів у вибраних штатах:

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

Запит вибраних округів в одному штаті:

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

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

Населені пункти

«Incorporated place створюють, щоб забезпечувати урядові функції для скупчення населення… Зазвичай це city, town, village або borough, але можливі й інші юридичні описи.»
«Census Designated Places (CDPs) — статистичні аналоги incorporated places. Їх окреслюють, щоб надавати дані для сталих поселень, які мають назву, але не є юридично інкорпорованими за законами відповідного штату.»

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

Рівень географії	Географічна ієрархія
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

Частини географій

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 потренуємось!

Аналіз даних перепису США в Python