推荐开源项目：tidycensus - 简洁高效的美国人口普查数据处理库

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项目简介

是一个基于 Python 的库，专为方便、高效地获取和处理美国人口普查数据而设计。该项目由 Kevin Walker 维护，旨在简化数据科学家和研究人员从美国人口普查局（Census Bureau）API 获取数据的过程，并将其转换为易于使用的 "tidy" 数据格式。

技术分析

API 集成与数据获取

tidycensus 使用 census 库作为底层接口，可以直接调用美国人口普查局的 API 来获取各种人口统计信息。它支持多种数据源，包括 American Community Survey (ACS)，Decennial Census 等。

import tidycensus
census = tidycensus.Census(key='YOUR_API_KEY')
data = census.get('B01003', geography='state', year=2019)

Tidy Data 原则

tidycensus 遵循 Tidy Data 原则，这意味着每条信息都以表格形式存在，每个变量有自己的列，每条观测值占一行。这样便于使用诸如 pandas 这样的数据处理库进行后续分析。

坐标系统与地理编码

tidycensus 支持将地理边界数据与统计数据结合，可以对行政区域进行操作，如 ZIP 码、城市、县等。它还允许进行地理编码，将地址转化为经纬度坐标。

from geopandas import GeoDataFrame
tracts = census.geo_boundaries('tract', state='CA', year=2010)
tracts_gdf = GeoDataFrame(tracts, geometry=tracts.geometry)

应用场景

• 社会科学研究: 社会学家和经济学家可以用它来研究不同地区的人口趋势和经济变化。
• 政策制定: 政策顾问和决策者可利用这些数据来指导公共服务的分配和规划。
• 数据分析教学: 教师可以在数据科学课程中使用 tidycensus，让学生熟悉 API 请求和数据清洗过程。
• 数据可视化: 开发者和数据记者可以结合 geopandas 和 tidycensus 创建交互式地图，展示人口分布和变迁。

特点

1. 易用性: 提供简洁的 API 设计，降低学习曲线。
2. 灵活性: 支持多种数据源和地理级别，满足不同需求。
3. 自动化处理: 自动将原始数据整理成结构化的 tidy format。
4. 地理支持: 结合地理信息，进行空间分析。

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