6. 关于我们的数据¶

这个研讨会的数据包括纽约市的四个shape文件和一个包含社会人口变量的属性表。我们已将shape文件加载为PostGIS表，并将在研讨会后期添加社会人口数据。

以下描述了我们每个数据集的记录数和表属性。这些属性值和关系对于我们未来的分析至关重要。

要探索pgAdmin中表的性质，右键单击高亮显示的表，然后选择**Properties**。您将找到包括**Columns**选项卡中的表属性列表的表属性摘要。

6.1. nyc_census_blocks¶

人口普查区块是报告人口普查数据的最小地理单位。所有更高级别的人口普查地理单位（区块组、区块、都会区、县等）都可以由人口普查区块的联合构建而成。我们已经将一些人口统计数据附加到我们的区块集合中。

Number of records: 38794

blkid	一个15位的代码，唯一标识每个人口普查区块。例如：360050001009000
popn_total	人口普查区块中的总人口数
popn_white	在该区块中自我识别为“白人”的人数
popn_black	该街区中自称为“黑人”的人数
popn_nativ	街区中自认为“美洲原住民”的人数
popn_asian	该街区中自称“亚洲人”的人数
popn_other	在该区域自我认同为其他类别的人数
boroname	纽约市的行政区名称分别是：曼哈顿、布朗克斯、布鲁克林、史泰登岛和皇后区。
geom	街区的多边形边界

Black population as a percentage of Total Population¶

注解

要将人口普查数据导入地理信息系统（GIS），您需要将两个信息部分连接起来：实际数据（文本）和边界文件（空间）。有许多选项可以获取数据，包括从人口普查局的`American FactFinder <http://factfinder.census.gov>`_下载数据和边界。

纽约的街区名称和范围有着丰富的历史。社区是不遵循政府规定的社会结构。例如，布鲁克林的卡罗尔花园、红钩和科布尔山社区曾被统称为“南布鲁克林”。现在，根据您与哪个房地产经纪人交谈，以前称为雷德胡克的社区中的四个街区可以被称为哥伦比亚高地、卡罗尔花园西或雷德胡克！

记录数量：129

name	社区的名称
boroname	纽约市的行政区名称分别是：曼哈顿、布朗克斯、布鲁克林、史泰登岛和皇后区。
geom	社区的多边形边界

The neighborhoods of New York City¶

街道中心线形成了城市的交通网络。这些街道已经用不同的类型进行标记，以区分小巷、主干道、高速公路和较小的街道等道路。居住的理想区域可能位于住宅区的街道上，而不是靠近高速公路。

记录数量：19091

The streets of New York City. Major roads are in red.¶

地铁站连接着人们生活的上层世界与地下的看不见的地铁网络。作为公共交通系统的门户，地铁站的位置决定了不同人们进入地铁系统的便利程度。

记录数量：491

name	站名
borough	纽约市的行政区名称分别是：曼哈顿、布朗克斯、布鲁克林、史泰登岛和皇后区。
routes	经过这个站的地铁线路
transfers	通过这个站可以换乘的地铁线路
express	特快列车停靠的车站，“express” = 是，“” = 否
geom	车站的点位置

纽约市地铁站的点位置¶

人口普查过程中收集了丰富的社会经济数据，但只在人口普查区级别上进行了收集。人口普查区由人口普查区块组成（以及区块组）。我们已经收集了一些人口普查区级别的社会经济数据，以回答一些关于纽约市更有趣的问题。

注解

``nyc_census_sociodata``是一个数据表。在进行任何空间分析之前，我们需要将其与人口普查地理信息连接起来。

tractid	每个人口普查区唯一标识的11位代码是。(“36005000100”)
transit_total	人口普查区的工作人数
transit_private	人口普查区中使用私家车/摩托车的工作人数
transit_public	人口普查区中乘坐公共交通工具的工作人数
transit_walk	人口普查区中步行上班的工作人数
transit_other	人口普查区中使用其他形式（如步行/骑自行车）上班的工作人数
transit_none	人口普查区中在家工作的工作人数
transit_time_mins	人口普查区内所有工作人员在交通工具上花费的总时间（分钟）
family_count	人口普查区内的家庭数量
family_income_median	人口普查区内家庭收入的中位数（美元）
family_income_mean	人口普查区内家庭收入的平均数（美元）
family_income_aggregate	人口普查区内所有家庭的总收入（美元）
edu_total	具有教育背景的人数
edu_no_highschool_dipl	没有高中文凭的人数
edu_highschool_dipl	持有高中文凭但没有进一步教育的人数
edu_college_dipl	持有大学文凭但没有进一步教育的人数
edu_graduate_dipl	持有研究生学历的人数