下载、分析并绘制美国人口普查数据

受到 Ethan Mollick 最近关于 ChatGPT 插件的博客文章 的启发，我使用 aider 和 GPT-4 对美国人口普查数据进行了分析。我询问 aider 如何下载人口普查数据并建议一些可以测试的假设。我让它编写代码获取数据，测试其中一个假设，并提供结果摘要和图表。

$ aider
使用 git 仓库: .git

分析哪些基础的美国人口普查数据集可以找到有趣的模式？

一个适合分析有趣模式的基础美国人口普查数据集是美国社区调查 (American Community Survey, ACS) 数据集。ACS 是由美国人口普查局持续进行的调查，每年提供关于美国人口及其特征的重要信息。该数据集包含人口统计、社会、经济和住房特征等信息。

你可以在美国人口普查局网站上找到 ACS 数据集：https://www.census.gov/programs-surveys/acs/data.html

在 ACS 数据集中可以分析的一些有趣模式包括：

  1. 不同地区的人口增长和下降情况
  2. 种族和民族构成的变化
  3. 收入不平等和贫困水平
  4. 教育程度与收入的关系
  5. 住房可负担性和住房拥有率

记得查阅数据集的文档和指南以了解数据及其局限性。

你知道如何下载美国社区调查(ACS)数据吗？

是的，我可以指导你如何下载美国社区调查(American Community Survey, ACS)数据。你可以使用美国人口普查局的API来获取这些数据。为此，你需要先在人口普查局网站上申请一个API密钥。

以下是使用Python的requests库下载ACS数据的示例：

  1. 如果尚未安装requests库，请先安装：
pip install requests
  1. 使用以下代码下载ACS数据：
import requests


# 将'your_api_key'替换为你实际的API密钥
api_key = 'your_api_key'


# 定义API端点和参数
url = 'https://api.census.gov/data/2019/acs/acs5'
params = {
    'get': 'NAME,B01001_001E',  # 要获取的变量(NAME: 地理区域名称, B01001_001E: 总人口数)
    'for': 'state:*',  # 地理区域(所有州)
    'key': api_key
}


# 发送请求并解析响应
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()


# 打印数据
for row in data:
    print(row)

将'your_api_key'替换为你从人口普查局网站获取的API密钥。这个示例获取了所有州的总人口数(变量B01001_001E)。你可以修改get和for参数来下载不同的变量和地理区域。

有关可用变量和地理区域的更多信息，请参考ACS文档：

  • 变量列表: https://api.census.gov/data/2019/acs/acs5/variables.html
  • 地理区域: https://api.census.gov/data/2019/acs/acs5/geography.html

如何获取 API 密钥？

要从美国人口普查局获取 API 密钥，请按照以下步骤操作：

  1. 访问人口普查局的 API 密钥申请页面：https://api.census.gov/data/key_signup.html

  2. 填写表格，包括您的姓名、电子邮件地址、组织（如适用）以及 API 使用目的的简要说明。

  3. 点击”Request Key”按钮。

  4. 您将收到包含 API 密钥的电子邮件。邮件可能需要几分钟才能送达。如果收件箱中没有，请检查垃圾邮件文件夹。

获得 API 密钥后，您可以在 Python 代码中使用它来访问美国社区调查数据，如前面的示例所示。将 'your_api_key' 替换为您在电子邮件中收到的实际 API 密钥。

请将下载脚本保存为 getdata.py

以下是包含下载脚本的 getdata.py 文件：

new_file/getdata.py
<<<<<<< ORIGINAL
=======
import requests


# 将 'your_api_key' 替换为您实际的 API 密钥
api_key = 'your_api_key'


# 定义 API 端点和参数
url = 'https://api.census.gov/data/2019/acs/acs5'
params = {
    'get': 'NAME,B01001_001E',  # 要获取的变量（NAME: 地理区域名称，B01001_001E: 总人口）
    'for': 'state:*',  # 地理区域（所有州）
    'key': api_key
}


# 发送请求并解析响应
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()


# 打印数据
for row in data:
    print(row)
>>>>>>> UPDATED

将此代码保存为名为 getdata.py 的新文件。记得将 'your_api_key' 替换为您从人口普查局获取的实际 API 密钥。

允许创建新文件 new_file/getdata.py？ y
将 new_file/getdata.py 添加到 git？ y
已应用于 new_file/getdata.py 的编辑
提交 afcb9d1 aider: 添加了包含下载脚本的 getdata.py 文件。

添加我的API密钥: 4ae31ed2a0f0dd62609e51cd95deadbeefe7774f

我会在文件中更新API密钥。

new_file/getdata.py
<<<<<<< ORIGINAL
api_key = 'your_api_key'
=======
api_key = '4ae31ed2a0f0dd62609e51cd95deadbeefe7774f'
>>>>>>> UPDATED

已应用到 new_file/getdata.py
提交 1d8b4a6 aider: 更新了 new_file/getdata.py 中的API密钥。

</div>

使用ACS数据可以验证哪些有趣的研究假设？

以下是使用ACS（美国社区调查）数据可以验证的一些有趣假设：

  1. 收入与教育水平的关系：更高的教育水平会带来更高的收入。
  2. 人口密度对房价的影响：人口密度越高的地区房价越高。
  3. 就业率与犯罪率的关系：更高的就业率会导致更低的犯罪率。
  4. 公共交通可用性对汽车拥有率的影响：公共交通更好的地区汽车拥有率更低。
  5. 年龄分布与医疗设施的关系：老年人口比例更高的地区医疗设施更多。

这些只是一些例子。ACS数据提供了关于人口统计、社会、经济和住房特征的大量信息，可以让你探索许多不同的假设。

你能下载测试数据吗 #2 人口密度对房价的影响：人口密度越高的地区房价越高

作为一个AI语言模型，我无法直接下载或访问数据。但我可以帮助你编写代码，使用ACS数据下载测试第二个假设所需的资料。

要验证这个假设，你需要获取人口密度和房价数据。可以使用以下ACS变量：

  • B01003_001E: 总人口数
  • B25077_001E: 业主自住房屋的中位价值

以下是更新后的代码，用于获取所需数据：

new_file/getdata.py
<<<<<<< ORIGINAL
    'get': 'NAME,B01001_001E',  # 要获取的变量（NAME: 地理区域名称，B01001_001E: 总人口数）
=======
    'get': 'NAME,B01003_001E,B25077_001E',  # 要获取的变量（NAME: 地理区域名称，B01003_001E: 总人口数，B25077_001E: 业主自住房屋的中位价值）
>>>>>>> UPDATED

运行更新后的代码后，你将获得每个地理区域的人口和房价数据。然后可以分析这些数据来验证假设。

已应用到 new_file/getdata.py
提交 81549ab aider: 更新代码以获取人口和房价数据，用于测试假设#2。

不再打印所有数据，而是打印一个总结表格来显示数据是否支持假设

要打印一个总结表格，你可以使用 pandas 库来分析数据并计算人口密度与房价之间的相关性。以下是修改代码的方法：

  1. 导入 pandas。
  2. 将 JSON 数据转换为 pandas DataFrame。
  3. 计算人口密度与房价之间的相关性。
  4. 将相关性作为总结表格打印出来。

以下是代码的修改部分：

new_file/getdata.py
<<<<<<< ORIGINAL
import requests
=======
import requests
import pandas as pd
>>>>>>> UPDATED

new_file/getdata.py
<<<<<<< ORIGINAL
data = response.json()
=======
data = response.json()

# 将 JSON 数据转换为 pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
df[['B01003_001E', 'B25077_001E']] = df[['B01003_001E', 'B25077_001E']].apply(pd.to_numeric)
>>>>>>> UPDATED

new_file/getdata.py
<<<<<<< ORIGINAL
for row in data:
    print(row)
=======

# 计算人口密度与房价之间的相关性
correlation = df['B01003_001E'].corr(df['B25077_001E'])


# 将相关性作为总结表格打印
print("总结表格:")
print("人口密度与房价之间的相关性:", correlation)
>>>>>>> UPDATED

应用这些修改后，代码将打印一个总结表格，显示人口密度与房价之间的相关性。正相关值表示人口密度较高的地区房价也较高，支持该假设。

已应用编辑到 new_file/getdata.py
已应用编辑到 new_file/getdata.py
已应用编辑到 new_file/getdata.py
提交 2f4fcd4 aider: 添加了 pandas 库来分析数据并计算人口密度与房价之间的相关性，并将相关性作为总结表格打印出来。

/run python3 new_file/getdata.py 

Summary Table:  
Correlation between population density and housing prices: 0.16020298445808737

将输出添加到聊天中？y

很好！脚本看起来运行正常。人口密度与房价之间的相关性为0.1602。如果您需要任何进一步的帮助或代码修改，请告诉我。

你能绘制一个显示相关性的图表吗？

为了绘制显示人口密度与房价相关性的图表，我们需要修改 new_file/getdata.py 文件。我们将使用 matplotlib 库来创建图表。如果您尚未安装该库，可以通过 pip install matplotlib 进行安装。

以下是需要做的修改：

  1. 导入 matplotlib.pyplot 模块
  2. 创建人口密度(x轴)与房价(y轴)的散点图
  3. 为坐标轴添加标签并为图表添加标题
  4. 显示图表

以下是更新后的代码：

new_file/getdata.py
<<<<<<< ORIGINAL
import requests
import pandas as pd
=======
import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
>>>>>>> UPDATED

...

new_file/getdata.py
<<<<<<< ORIGINAL
print("Summary Table:")
print("Correlation between population density and housing prices:", correlation)
=======
print("Summary Table:")
print("Correlation between population density and housing prices:", correlation)

创建人口密度与房价的散点图

plt.scatter(df[‘B01003_001E’], df[‘B25077_001E’]) plt.xlabel(‘人口密度’) plt.ylabel(‘房价’) plt.title(‘人口密度与房价相关性分析’) plt.show()

UPDATED ```

这将创建一个人口密度与房价的散点图，帮助可视化两个变量之间的相关性。

已应用到 new_file/getdata.py
已应用到 new_file/getdata.py
提交 9ff3666 aider: 添加了人口密度与房价的散点图以可视化相关性。

aider 截图

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