정선된 데이터 셋과 임베디드 데이터의 강화

Wolfram Knowledgebase의 방대한 임베디드 사회 경제 데이터 컬렉션을 외부 데이터 소스에 추가하여 사용할 수 있습니다.

Head Start의 위치 데이터 집합을 미국 주택 도시 개발부에서 가져옵니다.

In[1]:=

hs = ResourceData["Head Start Locations"][ All, {"CenterName", "CenterAddress", "CenterStateEntity", "CenterCityEntity", "CenterZipCodeEntity", "Coordinates"}];

In[2]:=

Take[hs, 5]

Out[2]=

선택 연산자를 사용하여 부분 집합의 위치를 추출합니다.

In[3]:=

hsChicago = hs[Select[#CenterCityEntity === Entity["City", {"Chicago", "Illinois", "UnitedStates"}] &]];

이를 시카고 지도에 표시합니다.

Wolfram 언어의 엔티티를 사용하여 지리적 위치를 파악하고, 일리노이 시카고에 위치한 Head Start의 위치를 선택하고 그 위치를 플롯합니다.

In[4]:=

GeoListPlot[hsChicago[All, #Coordinates &]]

Out[4]=

Head Start의 위치를 그룹화하고 우편 번호별로 그 분포를 플롯합니다.

In[5]:=

chicagoCounts = Length /@ GroupBy[hsChicago, #CenterZipCodeEntity &];

In[6]:=

GeoRegionValuePlot[chicagoCounts]

Out[6]=

시카고의 ZIP 코드별 학령기 아동의 인구에 대한 임베디드 데이터를 검색하여, 그 값을 외부 데이터 미국 주택도시개발부에서 추출한 Head Start 소재지 수와 함께 플롯합니다.

In[7]:=

zipcodes = Normal@Keys[chicagoCounts]

Out[7]=

In[8]:=

chicagoMedian = EntityValue[zipcodes, EntityProperty["ZIPCode", "Population", {"Age" -> "SchoolAge"}], "EntityAssociation"];

In[9]:=

locsVSkids = Merge[{Normal@chicagoCounts, chicagoMedian}, Identity]; ListPlot[locsVSkids, FrameLabel -> {"Head Start locations", "School age population"}, ImageSize -> 550, PlotTheme -> "Detailed"]

Out[9]=