A Look at Disadvantage Factors by Community Type¶

Jennifer Smith¶

August 12, 2022¶

Background & Data¶

The main dataset used in this analysis is from the Climate and Economic Justice Screening Tool, which was created by the Biden administration's Executive Order 14008 on Tackling the Climate Crisis at Home and Abroad. The tool was built to identify disadvantaged communities that are "marginalized, underserved, and overburdened by pollution" ("About", 2022).

The tool consolidates information at the census-tract level that includes measurements of many criteria that are used to identify disadvantage. A community (census-tract) is identified as disadvantaged "IF the census tract is above the threshold for one or more environmental or climate indicators AND the census tract is above the threshold for the socioeconomic indicators" ("Methodology", 2022).

The environmental/climate indicators are grouped into eight categories (the IF statement):

  1. Climate change (agriculture loss, building loss, or population loss)
  2. Clean energy and energy efficiency (high energy burden or PM2.5 in the air)
  3. Clean transit (diesel particulate or traffic proximity & volume)
  4. Affordable and sustainable housing (lead paint + low home value or high housing burden)
  5. Reduction and remediation of legacy pollution (proximity to hazardous waste & materials)
  6. Critical clean water and wastewater infrastructure (wastewater discharge)
  7. Health burdens (asthma, diabetes, heart disease or low life expectancy)
  8. Training and workforce development (low median income, linguistic isolation, high unemployment, poverty level)

The socioecenomic inidicators include (the AND statement):

  1. Low income (used with above categories 1-7)
  2. High rate of adults without high school degree (used with above category 8)
  3. Most adults not enrolled in higher education (used with all above categories)

("Methodology", 2022).

I wanted to investigate how the various criteria for disadvantage are impacting different types communities. The screening tool dataset included population but did not include any kind of information that identified the communities as urban, rural, suburban, etc. To access that information, I used the rural-urban commuting area (RUCA) codes that the Economoic Research Service of the United States Department of Agriculture created to "classify U.S. census tracts using measures of population density, urbanization, and daily commuting" (2010 Rural-Urban, 2019). Since both datasets were at the census-tract level, they were simple to combine.

The RUCA codes, however, define ten classifications of communities, which is more granular than I'd planned to analyze. In order to consolidate them into community definitions that are commonly understood, I looked to a paper published by the Washington State Department of Health, which used the RUCA codes combined with population density to define six types of communities: Urban core, Suburban, Large town, Small town, Rural, and Isolated (Guidelines for Using, 2016).

These are the community categories used in the analysis.

Obtaining the Data¶

All of the data used in our analysis is government data that is publicly available online and can be found in the links below:

  • Disadvantaged communities data: https://screeningtool.geoplatform.gov/en/downloads
    • Link called "Communities list data" csv or xlsx
    • Full details of methodology for categories can be found here: https://screeningtool.geoplatform.gov/en/methodology
  • Rural-urban commuting area (RUCA) codes: https://www.ers.usda.gov/data-products/rural-urban-commuting-area-codes.aspx
    • Link called "2010 Rural-Urban Commuting Area Codes (revised 7/3/2019)"
  • Definitions of community types: https://doh.wa.gov/sites/default/files/legacy/Documents/1500//RUCAGuide.pdf
    • Page 14, Scheme 4

Visualizations & Findings¶

To help orient viewers with the communities we'll be analyzing, I wanted to provide an idea of how the U.S. is distributed within them. The main takeaway from this step is that when talking in terms of population, the vast majority live in urban core communities. If talking about land area, however, half is categorized as isolated, with very few residents. These differences can be seen clearly in Figure 1 below.

urban_vs_isolated_pie.png

Figure 1. Urban vs. isolated communities in population and land area

Next, I take a deeper look at the population distribution, this time factoring in the portions that are categorized as disadvantaged or not. In Figure 2 below, it is again clear that urban core communities make up a very large majority of the U.S. population, and now one can also see that they make up a large majority of disadvantaged communities as well.

population_type_bar.png

Figure 2. Population by community type and disadvantage

The Figure 2 bar chart does not make it easy to compare the percentage share of each community type group that is disadvantaged, so that questions is explored separately. Figure 3 shows the percent of each group that is disadvantaged. Many of the types are relatively similar in share of disadvantage, with the most notable exception being suburban communities, which have a significantly lower rate of disadvantage than other types of communities. This finding lines up well with preconceived notions and stereotypes of suburban neighborhoods, but is nevertheless interesting to see the scale at which those notions are shown to be true.

percent_disadvantaged_column.png

Figure 3. Disadvantage share of community types

As mentioned previously, a community is classified as disadvantaged in this dataset if it meets the definitions of one or more categories of disadvantage, and most categories contain multiple criteria, which do not all need to be met for classification. For example, to qualify in the Health Burdens category, a community must be at or above the 90th percentile for asthma OR heart disease OR diabetes OR low life expectency, not all four.

I wondered how many criteria these disadvantaged communities were exceeding per community on average, and if there was any difference between types of communities. Figure 4 below shows the answer to this question. I found that urban core communities exceeded more criteria on average than any other type of community, which is troubling as urban core also makes up a majority of disadvantaged communities. In contrast, suburban communities exceeded fewer criteria on average, so people living in suburban communities are 1, less likely to be disadvantaged, and 2, even when they are, they are disadvantaged in fewer ways than those in other types.

avg_exceeded_criteria_column.png

Figure 4. Average number of criteria thresholds exceeded per community

Next, I wanted to look deeper at how the various categories of disadvantage factors are impacting the different types of communities. Figure 5 below shows the count of communities within each type that are impacted by each kind of disadvantage.

The large bar chart on the left shows the urban core counts in the darker orange, with the lighter orange representing all of the other types of communities in those categories. Therefore, the smaller bar charts on the right are what combine to make the lighter orange "All Other Types". This provides sense of scale around how many communities are impacted by these issues.

There are several notable insights from this part of our analysis. First, workforce development in urban core communities is the largest "bucket" of disadvantage. Health burdens are a relatively close second in urban core, and are the top reason in every type of community besides urban core. They all add up to make health burdens broadly the largest factor for disadvantage in the U.S. It is also worth noting that pollution, affordable & sustainable housing, and clean transit availability disproportionately impact the urban core, while climate change is a larger issue for all other types of communities.

numbers_by_community_multibar.png

Figure 5. Number of communities impacted by disadvantage factors

Figure 6 below is another view of the same information as Figure 5, but it is helpful to see more simply what the largest buckets of disadvantage are in the U.S. Here we can see that the largest "levers to pull" if we want to improve disadvantage for the most Americans are workforce development and health burdens.

factors_by_community_treemap-2.png

Figure 6. Proportion of disadvantage factors by community type

References¶

Climate and Economic Justice Screening Tool. (2022). Communities list data. [Data set]. Council on Environmental Quality. https://screeningtool.geoplatform.gov/en/downloads

Climate and Economic Justice Screening Tool. (2022). About. Council on Environmental Quality. https://screeningtool.geoplatform.gov/en/about

Climate and Economic Justice Screening Tool. (2022). Methodology. Council on Environmental Quality. https://screeningtool.geoplatform.gov/en/methodology

Economic Research Service. (2019). 2010 Rural-Urban Commuting Area Codes (revised 7/3/2019). [Data set]. U.S.Department of Agriculture. https://www.ers.usda.gov/data-products/rural-urban-commuting-area-codes.aspx

Hailu, A., & Wasserman, C. (2016). Guidelines for Using Rural-Urban Classification Systems for Community Health Assessment. Washington State Department of Health. https://doh.wa.gov/sites/default/files/legacy/Documents/1500//RUCAGuide.pdf

United States Census Bureau. (2022). Glossary. U.S. Census Bureau. https://www.census.gov/programs-surveys/geography/about/glossary.html#par_textimage_13

Appendix: data prep & cleaning¶

Before uploading to Python I did some data prep & cleaning:

  • Used an xlookup to pull the rural/urban codes and data from the RUCA file into the communities data file. Also created new columns for the category names that correspond to the RUCA codes, both specific (i.e. Metropolitan area core) and general (i.e. Metropolitan). The secondary RUCA codes are likely too granular for our analysis, but they're left in for possible future reference.
  • Also edited column names to be much shorter and more manageable
In [1]:
import pandas as pd

communities = pd.read_csv('communities-2022-05-31-1915GMT_withRUCA_2.csv')

pd.options.display.max_columns = None

communities.head()
Out[1]:
Census tract ID County Name State/Territory RUCA Primary RUCA Scheme 1 RUCA Scheme 2 RUCA Scheme 3 RUCA Scheme 4 RUCA Secondary Square Miles, 2010 Population per Sq Mi, 2010 Total criteria exceeded Total categories exceeded Disadvantaged Total population Low inc. not high ed Ag loss, low inc., not high ed Expected ag loss rate (perc.) Expected ag loss rate Building loss, low inc., not high ed Expected building loss rate (perc.) Expected building loss rate Pop loss, low inc., not high ed Expected pop loss rate (perc.) Expected pop loss rate energy burden, low inc., not high ed Energy burden (perc.) Energy burden PM2.5, low inc., not high ed PM2.5 in the air (perc.) PM2.5 in the air diesel part, low inc., not high ed Diesel part exposure (perc.) Diesel part exposure Traffic, low inc., not high ed Traffic proximity (perc.) Traffic proximity Housing burden, low inc., not high ed Housing burden (percent) (perc.) Housing burden (percent) Lead, low house val, low inc., not high ed Percent pre-1960s housing (perc.) Percent pre-1960s housing Median housing value (perc.) Median housing value Haz waste, low inc., not high ed Hazardous waste proximity (perc.) Hazardous waste proximity Superfund, low inc., not high ed Superfund Proximity (perc.) Superfund Proximity RMP, low inc., not high ed RMP Proximity (perc.) RMP Proximity Wastewater, low inc., not high ed Wastewater discharge (perc.) Wastewater discharge Asthma, low inc., not high ed Asthma in adults (perc.) Asthma in adults Diabetes, low inc., not high ed Diabetes in adults (perc.) Diabetes in adults Heart disease, low inc., not high ed Heart disease in adults (perc.) Heart disease in adults Low life exp., low inc., not high ed Low life expectancy (perc.) Life expectancy (years) Low inc., low HS grad, not high ed Median hh inc. (% of area median) (perc.) Median hh inc. (% of area median) Linguistic, low HS grad, not high ed Linguistic isolation (percent) (perc.) Linguistic isolation (percent) Unemployment, low HS grad, not high ed Unemployment (percent) (perc.) Unemployment (percent) Poverty, low HS grad, not high ed Percent below 200% Poverty Ln (perc.) Percent below 200% Poverty Ln Percent below 100% Poverty Ln (perc.) Percent below 100% Poverty Ln Percent > age 25 no HS degree (perc.) Percent > age 25 no HS degree Unemploy % island (2009), states/PR (2010) Below 100% poverty, island (2009), states/PR (2010) Unemployment, low HS grad, island (2009) Poverty, low HS grad, island (2009) Low inc., low HS grad, island (2009) Not enrolled in higher ed %
0 1001020100 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 3.8 504.8 0 0 False 1923.0 False False 45.0 0.0776 False 66.0 0.0253 False 76.0 0.0004 False 49.0 2.0 False 87.0 9.69 False 33.0 0.27 False 14.0 34.88 False 50.0 22.0 False 40.0 17.0 30.0 136100.0 False 37.0 0.50 False 53.0 0.06 False 11.0 0.07 False NaN NaN False 57.0 990.0 False 60.0 1130.0 False 59.0 640.0 False 89.0 73.09 False 29.0 114.0 False 12.0 0.0 False 22.0 2.0 False 44.0 27.0 66.0 16.0 61.0 12.0 2.0 10.0 False False False 91.0
1 1001020200 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 1.3 1682.5 0 0 False 2028.0 True False 21.0 0.0053 False 69.0 0.0278 False 65.0 0.0003 False 6.0 1.0 False 87.0 9.71 False 37.0 0.30 False 30.0 119.74 False 56.0 24.0 False 50.0 25.0 13.0 90500.0 False 45.0 0.84 False 55.0 0.07 False 12.0 0.08 False NaN NaN False 82.0 1100.0 False 83.0 1420.0 False 49.0 590.0 False 65.0 76.90 False 61.0 83.0 False 12.0 0.0 False 44.0 4.0 False 72.0 43.0 72.0 19.0 68.0 14.0 5.0 14.0 False False False 96.0
2 1001020300 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 2.1 1633.1 0 0 False 3476.0 False False 39.0 0.0527 False 54.0 0.0163 False 59.0 0.0002 False 68.0 3.0 False 87.0 9.74 False 46.0 0.36 False 38.0 185.91 False 46.0 21.0 False 25.0 7.0 25.0 122600.0 False 57.0 1.53 False 57.0 0.07 False 12.0 0.08 False NaN NaN False 65.0 1019.0 False 66.0 1180.0 False 60.0 650.0 False NaN NaN False 38.0 105.0 False 12.0 0.0 False 32.0 3.0 False 47.0 29.0 68.0 17.0 68.0 14.0 5.0 8.0 False False False 97.0
3 1001020400 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 2.5 1779.8 0 0 False 3831.0 False False 43.0 0.0698 False 55.0 0.0174 False 62.0 0.0002 False 63.0 3.0 False 88.0 9.76 False 57.0 0.44 False 61.0 458.29 False 28.0 16.0 False 31.0 11.0 36.0 152700.0 False 67.0 2.27 False 60.0 0.08 False 13.0 0.08 False NaN NaN False 27.0 880.0 False 55.0 1080.0 False 66.0 680.0 False 77.0 75.40 False 30.0 113.0 False 57.0 2.0 False 27.0 3.0 False 31.0 21.0 15.0 4.0 41.0 8.0 3.0 6.0 False False False 94.0
4 1001020500 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 4.4 2446.4 0 0 False 9883.0 False False 53.0 0.1419 False 55.0 0.0171 False 61.0 0.0002 False 38.0 2.0 False 88.0 9.79 False 63.0 0.49 False 40.0 199.75 False 46.0 21.0 False 1.0 0.0 48.0 186900.0 False 58.0 1.61 False 64.0 0.09 False 14.0 0.09 False 12.0 0.0 False 37.0 919.0 False 34.0 919.0 False 31.0 500.0 False 40.0 79.40 False 22.0 125.0 False 53.0 1.0 False 26.0 3.0 False 29.0 20.0 62.0 15.0 40.0 7.0 2.0 5.0 False False False 94.0

Identifying non-state territories using missing county names.

In [2]:
pd.options.display.max_rows = None
communities[communities['County Name'].isna() == True ]
Out[2]:
Census tract ID County Name State/Territory RUCA Primary RUCA Scheme 1 RUCA Scheme 2 RUCA Scheme 3 RUCA Scheme 4 RUCA Secondary Square Miles, 2010 Population per Sq Mi, 2010 Total criteria exceeded Total categories exceeded Disadvantaged Total population Low inc. not high ed Ag loss, low inc., not high ed Expected ag loss rate (perc.) Expected ag loss rate Building loss, low inc., not high ed Expected building loss rate (perc.) Expected building loss rate Pop loss, low inc., not high ed Expected pop loss rate (perc.) Expected pop loss rate energy burden, low inc., not high ed Energy burden (perc.) Energy burden PM2.5, low inc., not high ed PM2.5 in the air (perc.) PM2.5 in the air diesel part, low inc., not high ed Diesel part exposure (perc.) Diesel part exposure Traffic, low inc., not high ed Traffic proximity (perc.) Traffic proximity Housing burden, low inc., not high ed Housing burden (percent) (perc.) Housing burden (percent) Lead, low house val, low inc., not high ed Percent pre-1960s housing (perc.) Percent pre-1960s housing Median housing value (perc.) Median housing value Haz waste, low inc., not high ed Hazardous waste proximity (perc.) Hazardous waste proximity Superfund, low inc., not high ed Superfund Proximity (perc.) Superfund Proximity RMP, low inc., not high ed RMP Proximity (perc.) RMP Proximity Wastewater, low inc., not high ed Wastewater discharge (perc.) Wastewater discharge Asthma, low inc., not high ed Asthma in adults (perc.) Asthma in adults Diabetes, low inc., not high ed Diabetes in adults (perc.) Diabetes in adults Heart disease, low inc., not high ed Heart disease in adults (perc.) Heart disease in adults Low life exp., low inc., not high ed Low life expectancy (perc.) Life expectancy (years) Low inc., low HS grad, not high ed Median hh inc. (% of area median) (perc.) Median hh inc. (% of area median) Linguistic, low HS grad, not high ed Linguistic isolation (percent) (perc.) Linguistic isolation (percent) Unemployment, low HS grad, not high ed Unemployment (percent) (perc.) Unemployment (percent) Poverty, low HS grad, not high ed Percent below 200% Poverty Ln (perc.) Percent below 200% Poverty Ln Percent below 100% Poverty Ln (perc.) Percent below 100% Poverty Ln Percent > age 25 no HS degree (perc.) Percent > age 25 no HS degree Unemploy % island (2009), states/PR (2010) Below 100% poverty, island (2009), states/PR (2010) Unemployment, low HS grad, island (2009) Poverty, low HS grad, island (2009) Low inc., low HS grad, island (2009) Not enrolled in higher ed %
73057 60010950100 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.0 57.0 False True False NaN
73058 60010950200 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.0 60.0 False True False NaN
73059 60010950300 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.0 53.0 False True False NaN
73060 60010950500 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.0 64.0 True True False NaN
73061 60010950600 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 57.0 False True False NaN
73062 60010950700 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 55.0 False True False NaN
73063 60010950900 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.0 57.0 False True False NaN
73064 60020951800 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 64.0 False True True NaN
73065 60030951900 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73066 60040952000 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73067 60050951000 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 66.0 False True False NaN
73068 60050951100 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.0 64.0 False True False NaN
73069 60050951201 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0 61.0 False True False NaN
73070 60050951202 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.0 47.0 False True False NaN
73071 60050951203 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 53.0 False True False NaN
73072 60050951300 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11.0 59.0 False True False NaN
73073 60050951500 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14.0 64.0 True True False NaN
73074 60050951600 NaN American Samoa NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 54.0 False True False NaN
73075 66010950100 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.0 8.0 False False False NaN
73076 66010950200 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.0 11.0 False False False NaN
73077 66010950300 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73078 66010950401 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 25.0 False False False NaN
73079 66010950402 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.0 27.0 False False False NaN
73080 66010950501 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14.0 38.0 True True False NaN
73081 66010950502 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0 24.0 False False False NaN
73082 66010950701 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.0 19.0 False False False NaN
73083 66010950702 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 28.0 False False False NaN
73084 66010950801 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.0 32.0 False False False NaN
73085 66010950802 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 28.0 False False False NaN
73086 66010950900 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0 19.0 False False False NaN
73087 66010951000 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 20.0 False False False NaN
73088 66010951100 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 24.0 False False False NaN
73089 66010951600 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22.0 False False False NaN
73090 66010951700 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.0 20.0 False False False NaN
73091 66010951800 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15.0 20.0 True False False NaN
73092 66010951901 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.0 28.0 False False True NaN
73093 66010951902 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.0 25.0 False False False NaN
73094 66010952200 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.0 21.0 False False False NaN
73095 66010952300 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.0 18.0 False False False NaN
73096 66010952400 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 34.0 False True True NaN
73097 66010952700 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0 19.0 False False False NaN
73098 66010952800 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73099 66010952900 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 24.0 False False False NaN
73100 66010953000 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.0 26.0 False False False NaN
73101 66010953101 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0 16.0 False False False NaN
73102 66010953102 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.0 20.0 False False False NaN
73103 66010953200 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.0 19.0 False False False NaN
73104 66010953300 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.0 26.0 False False False NaN
73105 66010953400 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.0 32.0 False False False NaN
73106 66010953500 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False True NaN
73107 66010953600 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0 18.0 False False False NaN
73108 66010953900 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11.0 24.0 False False False NaN
73109 66010954000 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 15.0 False False False NaN
73110 66010954300 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.0 16.0 False False False NaN
73111 66010954400 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20.0 False False False NaN
73112 66010954500 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.0 11.0 False False False NaN
73113 66010954700 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11.0 19.0 False False False NaN
73114 66010954800 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15.0 33.0 True True False NaN
73115 66010955100 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 19.0 False False False NaN
73116 66010955200 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 17.0 False False False NaN
73117 66010955300 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.0 24.0 True False False NaN
73118 66010955400 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15.0 28.0 True False False NaN
73119 66010955600 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.0 22.0 False False False NaN
73120 66010955700 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 23.0 False False False NaN
73121 66010955800 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 18.0 False False False NaN
73122 66010955900 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.0 13.0 False False False NaN
73123 66010956000 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.0 35.0 False True False NaN
73124 66010956100 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 18.0 False False False NaN
73125 66010956200 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 16.0 False False False NaN
73126 66010956300 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 22.0 False False False NaN
73127 66010980100 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73128 66010980200 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73129 66010980300 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73130 66010980400 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73131 66010990000 NaN Guam NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73132 69085950100 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73133 69100950100 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 44.0 False True False NaN
73134 69100990000 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73135 69110000100 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 46.0 False True False NaN
73136 69110000200 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16.0 52.0 True True False NaN
73137 69110000300 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0 41.0 False True False NaN
73138 69110000400 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.0 62.0 False True True NaN
73139 69110000500 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 54.0 False True False NaN
73140 69110000600 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0 47.0 False True False NaN
73141 69110000700 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12.0 56.0 False True False NaN
73142 69110000800 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.0 62.0 False True False NaN
73143 69110000900 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.0 63.0 True True True NaN
73144 69110001000 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.0 54.0 True True False NaN
73145 69110001100 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16.0 62.0 True True False NaN
73146 69110001200 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18.0 67.0 True True True NaN
73147 69110001300 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16.0 55.0 True True False NaN
73148 69110001400 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11.0 48.0 False True False NaN
73149 69110001500 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.0 44.0 False True False NaN
73150 69110001600 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18.0 47.0 True True False NaN
73151 69110001700 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.0 32.0 False False False NaN
73152 69110990000 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73153 69120950101 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.0 47.0 False True False NaN
73154 69120950102 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
73155 69120950200 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.0 37.0 False True False NaN
73156 69120990000 NaN Northern Mariana Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
74102 78010970100 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.0 12.0 False False False NaN
74103 78010970200 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12.0 35.0 False True True NaN
74104 78010970300 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.0 35.0 False True False NaN
74105 78010970400 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 14.0 False False False NaN
74106 78010970500 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.0 18.0 False False False NaN
74107 78010970600 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 12.0 False False False NaN
74108 78010970700 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 19.0 False False False NaN
74109 78010970800 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11.0 37.0 False True True NaN
74110 78010970900 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14.0 48.0 True True True NaN
74111 78010971000 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.0 23.0 False False False NaN
74112 78010971100 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.0 36.0 True True True NaN
74113 78010971200 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12.0 23.0 False False False NaN
74114 78010971300 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.0 25.0 True False False NaN
74115 78010971400 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.0 26.0 False False False NaN
74116 78010971500 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.0 19.0 False False False NaN
74117 78010990000 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
74118 78020950100 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.0 15.0 False False False NaN
74119 78020950200 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.0 14.0 False False False NaN
74120 78020990000 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN
74121 78030960100 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0 18.0 False False False NaN
74122 78030960200 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 18.0 False False False NaN
74123 78030960300 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 17.0 False False False NaN
74124 78030960400 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.0 10.0 False False False NaN
74125 78030960500 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.0 9.0 False False False NaN
74126 78030960600 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.0 18.0 False False False NaN
74127 78030960700 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 16.0 False False False NaN
74128 78030960800 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 21.0 False False False NaN
74129 78030960900 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 21.0 False False False NaN
74130 78030961000 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.0 27.0 False False False NaN
74131 78030961100 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 28.0 False False False NaN
74132 78030961200 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 True NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11.0 29.0 False False True NaN
74133 78030990000 NaN Virgin Islands NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 False NaN False False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN False False False NaN

Dropping all rows containing non-state territories

In [3]:
communities = communities[communities['County Name'].notna()]
In [4]:
communities = communities.rename(columns={'State/Territory': 'State'})
communities.tail()
Out[4]:
Census tract ID County Name State RUCA Primary RUCA Scheme 1 RUCA Scheme 2 RUCA Scheme 3 RUCA Scheme 4 RUCA Secondary Square Miles, 2010 Population per Sq Mi, 2010 Total criteria exceeded Total categories exceeded Disadvantaged Total population Low inc. not high ed Ag loss, low inc., not high ed Expected ag loss rate (perc.) Expected ag loss rate Building loss, low inc., not high ed Expected building loss rate (perc.) Expected building loss rate Pop loss, low inc., not high ed Expected pop loss rate (perc.) Expected pop loss rate energy burden, low inc., not high ed Energy burden (perc.) Energy burden PM2.5, low inc., not high ed PM2.5 in the air (perc.) PM2.5 in the air diesel part, low inc., not high ed Diesel part exposure (perc.) Diesel part exposure Traffic, low inc., not high ed Traffic proximity (perc.) Traffic proximity Housing burden, low inc., not high ed Housing burden (percent) (perc.) Housing burden (percent) Lead, low house val, low inc., not high ed Percent pre-1960s housing (perc.) Percent pre-1960s housing Median housing value (perc.) Median housing value Haz waste, low inc., not high ed Hazardous waste proximity (perc.) Hazardous waste proximity Superfund, low inc., not high ed Superfund Proximity (perc.) Superfund Proximity RMP, low inc., not high ed RMP Proximity (perc.) RMP Proximity Wastewater, low inc., not high ed Wastewater discharge (perc.) Wastewater discharge Asthma, low inc., not high ed Asthma in adults (perc.) Asthma in adults Diabetes, low inc., not high ed Diabetes in adults (perc.) Diabetes in adults Heart disease, low inc., not high ed Heart disease in adults (perc.) Heart disease in adults Low life exp., low inc., not high ed Low life expectancy (perc.) Life expectancy (years) Low inc., low HS grad, not high ed Median hh inc. (% of area median) (perc.) Median hh inc. (% of area median) Linguistic, low HS grad, not high ed Linguistic isolation (percent) (perc.) Linguistic isolation (percent) Unemployment, low HS grad, not high ed Unemployment (percent) (perc.) Unemployment (percent) Poverty, low HS grad, not high ed Percent below 200% Poverty Ln (perc.) Percent below 200% Poverty Ln Percent below 100% Poverty Ln (perc.) Percent below 100% Poverty Ln Percent > age 25 no HS degree (perc.) Percent > age 25 no HS degree Unemploy % island (2009), states/PR (2010) Below 100% poverty, island (2009), states/PR (2010) Unemployment, low HS grad, island (2009) Poverty, low HS grad, island (2009) Low inc., low HS grad, island (2009) Not enrolled in higher ed %
74097 72153750501 Yauco Municipio Puerto Rico 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 0.7 7153.8 3 1 True 6303.0 True False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False 80.0 4.0 False NaN NaN False 2.0 0.05 False 21.0 68.63 False 19.0 14.0 False 7.0 1.0 16.0 96900.0 False 44.0 0.79 False 47.0 0.05 False 66.0 0.72 False 73.0 0.02 False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False 44.0 98.0 True 99.0 78.0 True 91.0 11.0 True 98.0 82.0 94.0 39.0 66.0 14.0 16.0 50.0 False False False 91.0
74098 72153750502 Yauco Municipio Puerto Rico 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 0.3 7938.4 3 1 True 2316.0 True False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False 61.0 3.0 False NaN NaN False 2.0 0.05 False 72.0 743.67 False 14.0 12.0 False 24.0 7.0 29.0 134300.0 False 43.0 0.74 False 48.0 0.05 False 70.0 0.85 False 74.0 0.02 False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False 52.0 91.0 True 99.0 63.0 True 98.0 19.0 True 93.0 65.0 94.0 38.0 74.0 16.0 32.0 47.0 False False False 89.0
74099 72153750503 Yauco Municipio Puerto Rico 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 1.3 1840.5 3 1 True 2244.0 True False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False 81.0 4.0 False NaN NaN False 1.0 0.04 False 34.0 149.33 False 26.0 16.0 False 25.0 8.0 16.0 98000.0 False 36.0 0.48 False 47.0 0.05 False 61.0 0.58 False 60.0 0.00 False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False 80.0 66.0 True 99.0 68.0 True 99.0 27.0 True 98.0 80.0 98.0 56.0 76.0 18.0 25.0 57.0 False False False 90.0
74100 72153750601 Yauco Municipio Puerto Rico 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 4.3 1250.0 3 1 True 4107.0 True False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False 81.0 4.0 False NaN NaN False 2.0 0.05 False 24.0 84.19 False 31.0 17.0 False 21.0 5.0 18.0 104200.0 False 33.0 0.38 False 52.0 0.06 False 85.0 1.56 False 70.0 0.01 False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False 29.0 115.0 True 98.0 58.0 True 98.0 20.0 True 97.0 76.0 96.0 43.0 63.0 13.0 16.0 37.0 False False False 82.0
74101 72153750602 Yauco Municipio Puerto Rico 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 6.8 464.2 3 2 True 2511.0 True False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN True 96.0 6.0 False NaN NaN False 2.0 0.05 False 37.0 178.32 False 37.0 19.0 False 37.0 15.0 9.0 79900.0 False 30.0 0.29 False 48.0 0.05 False 60.0 0.56 False 42.0 0.00 False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN False NaN NaN True 93.0 48.0 True 99.0 83.0 False 84.0 9.0 True 99.0 87.0 99.0 61.0 95.0 34.0 32.0 64.0 False False False 97.0

Dropping Puerto Rico (missed in previous drop because County Name is not blank). Then confirming 51 states remain (leaving in District of Columbia)

In [5]:
communities = communities[communities['State'] != 'Puerto Rico']
communities['State'].nunique()
Out[5]:
51
In [6]:
communities.head()
Out[6]:
Census tract ID County Name State RUCA Primary RUCA Scheme 1 RUCA Scheme 2 RUCA Scheme 3 RUCA Scheme 4 RUCA Secondary Square Miles, 2010 Population per Sq Mi, 2010 Total criteria exceeded Total categories exceeded Disadvantaged Total population Low inc. not high ed Ag loss, low inc., not high ed Expected ag loss rate (perc.) Expected ag loss rate Building loss, low inc., not high ed Expected building loss rate (perc.) Expected building loss rate Pop loss, low inc., not high ed Expected pop loss rate (perc.) Expected pop loss rate energy burden, low inc., not high ed Energy burden (perc.) Energy burden PM2.5, low inc., not high ed PM2.5 in the air (perc.) PM2.5 in the air diesel part, low inc., not high ed Diesel part exposure (perc.) Diesel part exposure Traffic, low inc., not high ed Traffic proximity (perc.) Traffic proximity Housing burden, low inc., not high ed Housing burden (percent) (perc.) Housing burden (percent) Lead, low house val, low inc., not high ed Percent pre-1960s housing (perc.) Percent pre-1960s housing Median housing value (perc.) Median housing value Haz waste, low inc., not high ed Hazardous waste proximity (perc.) Hazardous waste proximity Superfund, low inc., not high ed Superfund Proximity (perc.) Superfund Proximity RMP, low inc., not high ed RMP Proximity (perc.) RMP Proximity Wastewater, low inc., not high ed Wastewater discharge (perc.) Wastewater discharge Asthma, low inc., not high ed Asthma in adults (perc.) Asthma in adults Diabetes, low inc., not high ed Diabetes in adults (perc.) Diabetes in adults Heart disease, low inc., not high ed Heart disease in adults (perc.) Heart disease in adults Low life exp., low inc., not high ed Low life expectancy (perc.) Life expectancy (years) Low inc., low HS grad, not high ed Median hh inc. (% of area median) (perc.) Median hh inc. (% of area median) Linguistic, low HS grad, not high ed Linguistic isolation (percent) (perc.) Linguistic isolation (percent) Unemployment, low HS grad, not high ed Unemployment (percent) (perc.) Unemployment (percent) Poverty, low HS grad, not high ed Percent below 200% Poverty Ln (perc.) Percent below 200% Poverty Ln Percent below 100% Poverty Ln (perc.) Percent below 100% Poverty Ln Percent > age 25 no HS degree (perc.) Percent > age 25 no HS degree Unemploy % island (2009), states/PR (2010) Below 100% poverty, island (2009), states/PR (2010) Unemployment, low HS grad, island (2009) Poverty, low HS grad, island (2009) Low inc., low HS grad, island (2009) Not enrolled in higher ed %
0 1001020100 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 3.8 504.8 0 0 False 1923.0 False False 45.0 0.0776 False 66.0 0.0253 False 76.0 0.0004 False 49.0 2.0 False 87.0 9.69 False 33.0 0.27 False 14.0 34.88 False 50.0 22.0 False 40.0 17.0 30.0 136100.0 False 37.0 0.50 False 53.0 0.06 False 11.0 0.07 False NaN NaN False 57.0 990.0 False 60.0 1130.0 False 59.0 640.0 False 89.0 73.09 False 29.0 114.0 False 12.0 0.0 False 22.0 2.0 False 44.0 27.0 66.0 16.0 61.0 12.0 2.0 10.0 False False False 91.0
1 1001020200 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 1.3 1682.5 0 0 False 2028.0 True False 21.0 0.0053 False 69.0 0.0278 False 65.0 0.0003 False 6.0 1.0 False 87.0 9.71 False 37.0 0.30 False 30.0 119.74 False 56.0 24.0 False 50.0 25.0 13.0 90500.0 False 45.0 0.84 False 55.0 0.07 False 12.0 0.08 False NaN NaN False 82.0 1100.0 False 83.0 1420.0 False 49.0 590.0 False 65.0 76.90 False 61.0 83.0 False 12.0 0.0 False 44.0 4.0 False 72.0 43.0 72.0 19.0 68.0 14.0 5.0 14.0 False False False 96.0
2 1001020300 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 2.1 1633.1 0 0 False 3476.0 False False 39.0 0.0527 False 54.0 0.0163 False 59.0 0.0002 False 68.0 3.0 False 87.0 9.74 False 46.0 0.36 False 38.0 185.91 False 46.0 21.0 False 25.0 7.0 25.0 122600.0 False 57.0 1.53 False 57.0 0.07 False 12.0 0.08 False NaN NaN False 65.0 1019.0 False 66.0 1180.0 False 60.0 650.0 False NaN NaN False 38.0 105.0 False 12.0 0.0 False 32.0 3.0 False 47.0 29.0 68.0 17.0 68.0 14.0 5.0 8.0 False False False 97.0
3 1001020400 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 2.5 1779.8 0 0 False 3831.0 False False 43.0 0.0698 False 55.0 0.0174 False 62.0 0.0002 False 63.0 3.0 False 88.0 9.76 False 57.0 0.44 False 61.0 458.29 False 28.0 16.0 False 31.0 11.0 36.0 152700.0 False 67.0 2.27 False 60.0 0.08 False 13.0 0.08 False NaN NaN False 27.0 880.0 False 55.0 1080.0 False 66.0 680.0 False 77.0 75.40 False 30.0 113.0 False 57.0 2.0 False 27.0 3.0 False 31.0 21.0 15.0 4.0 41.0 8.0 3.0 6.0 False False False 94.0
4 1001020500 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 4.4 2446.4 0 0 False 9883.0 False False 53.0 0.1419 False 55.0 0.0171 False 61.0 0.0002 False 38.0 2.0 False 88.0 9.79 False 63.0 0.49 False 40.0 199.75 False 46.0 21.0 False 1.0 0.0 48.0 186900.0 False 58.0 1.61 False 64.0 0.09 False 14.0 0.09 False 12.0 0.0 False 37.0 919.0 False 34.0 919.0 False 31.0 500.0 False 40.0 79.40 False 22.0 125.0 False 53.0 1.0 False 26.0 3.0 False 29.0 20.0 62.0 15.0 40.0 7.0 2.0 5.0 False False False 94.0

Dropping columns that only apply to territories

In [7]:
communities = communities.drop(['Unemploy % island (2009), states/PR (2010)',
       ' Below 100% poverty, island (2009), states/PR (2010)',
       'Unemployment, low HS grad, island (2009)',
       'Poverty, low HS grad, island (2009)',
       'Low inc., low HS grad, island (2009)'], axis=1)
communities.head()
Out[7]:
Census tract ID County Name State RUCA Primary RUCA Scheme 1 RUCA Scheme 2 RUCA Scheme 3 RUCA Scheme 4 RUCA Secondary Square Miles, 2010 Population per Sq Mi, 2010 Total criteria exceeded Total categories exceeded Disadvantaged Total population Low inc. not high ed Ag loss, low inc., not high ed Expected ag loss rate (perc.) Expected ag loss rate Building loss, low inc., not high ed Expected building loss rate (perc.) Expected building loss rate Pop loss, low inc., not high ed Expected pop loss rate (perc.) Expected pop loss rate energy burden, low inc., not high ed Energy burden (perc.) Energy burden PM2.5, low inc., not high ed PM2.5 in the air (perc.) PM2.5 in the air diesel part, low inc., not high ed Diesel part exposure (perc.) Diesel part exposure Traffic, low inc., not high ed Traffic proximity (perc.) Traffic proximity Housing burden, low inc., not high ed Housing burden (percent) (perc.) Housing burden (percent) Lead, low house val, low inc., not high ed Percent pre-1960s housing (perc.) Percent pre-1960s housing Median housing value (perc.) Median housing value Haz waste, low inc., not high ed Hazardous waste proximity (perc.) Hazardous waste proximity Superfund, low inc., not high ed Superfund Proximity (perc.) Superfund Proximity RMP, low inc., not high ed RMP Proximity (perc.) RMP Proximity Wastewater, low inc., not high ed Wastewater discharge (perc.) Wastewater discharge Asthma, low inc., not high ed Asthma in adults (perc.) Asthma in adults Diabetes, low inc., not high ed Diabetes in adults (perc.) Diabetes in adults Heart disease, low inc., not high ed Heart disease in adults (perc.) Heart disease in adults Low life exp., low inc., not high ed Low life expectancy (perc.) Life expectancy (years) Low inc., low HS grad, not high ed Median hh inc. (% of area median) (perc.) Median hh inc. (% of area median) Linguistic, low HS grad, not high ed Linguistic isolation (percent) (perc.) Linguistic isolation (percent) Unemployment, low HS grad, not high ed Unemployment (percent) (perc.) Unemployment (percent) Poverty, low HS grad, not high ed Percent below 200% Poverty Ln (perc.) Percent below 200% Poverty Ln Percent below 100% Poverty Ln (perc.) Percent below 100% Poverty Ln Percent > age 25 no HS degree (perc.) Percent > age 25 no HS degree Not enrolled in higher ed %
0 1001020100 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 3.8 504.8 0 0 False 1923.0 False False 45.0 0.0776 False 66.0 0.0253 False 76.0 0.0004 False 49.0 2.0 False 87.0 9.69 False 33.0 0.27 False 14.0 34.88 False 50.0 22.0 False 40.0 17.0 30.0 136100.0 False 37.0 0.50 False 53.0 0.06 False 11.0 0.07 False NaN NaN False 57.0 990.0 False 60.0 1130.0 False 59.0 640.0 False 89.0 73.09 False 29.0 114.0 False 12.0 0.0 False 22.0 2.0 False 44.0 27.0 66.0 16.0 61.0 12.0 91.0
1 1001020200 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 1.3 1682.5 0 0 False 2028.0 True False 21.0 0.0053 False 69.0 0.0278 False 65.0 0.0003 False 6.0 1.0 False 87.0 9.71 False 37.0 0.30 False 30.0 119.74 False 56.0 24.0 False 50.0 25.0 13.0 90500.0 False 45.0 0.84 False 55.0 0.07 False 12.0 0.08 False NaN NaN False 82.0 1100.0 False 83.0 1420.0 False 49.0 590.0 False 65.0 76.90 False 61.0 83.0 False 12.0 0.0 False 44.0 4.0 False 72.0 43.0 72.0 19.0 68.0 14.0 96.0
2 1001020300 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 2.1 1633.1 0 0 False 3476.0 False False 39.0 0.0527 False 54.0 0.0163 False 59.0 0.0002 False 68.0 3.0 False 87.0 9.74 False 46.0 0.36 False 38.0 185.91 False 46.0 21.0 False 25.0 7.0 25.0 122600.0 False 57.0 1.53 False 57.0 0.07 False 12.0 0.08 False NaN NaN False 65.0 1019.0 False 66.0 1180.0 False 60.0 650.0 False NaN NaN False 38.0 105.0 False 12.0 0.0 False 32.0 3.0 False 47.0 29.0 68.0 17.0 68.0 14.0 97.0
3 1001020400 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 2.5 1779.8 0 0 False 3831.0 False False 43.0 0.0698 False 55.0 0.0174 False 62.0 0.0002 False 63.0 3.0 False 88.0 9.76 False 57.0 0.44 False 61.0 458.29 False 28.0 16.0 False 31.0 11.0 36.0 152700.0 False 67.0 2.27 False 60.0 0.08 False 13.0 0.08 False NaN NaN False 27.0 880.0 False 55.0 1080.0 False 66.0 680.0 False 77.0 75.40 False 30.0 113.0 False 57.0 2.0 False 27.0 3.0 False 31.0 21.0 15.0 4.0 41.0 8.0 94.0
4 1001020500 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 4.4 2446.4 0 0 False 9883.0 False False 53.0 0.1419 False 55.0 0.0171 False 61.0 0.0002 False 38.0 2.0 False 88.0 9.79 False 63.0 0.49 False 40.0 199.75 False 46.0 21.0 False 1.0 0.0 48.0 186900.0 False 58.0 1.61 False 64.0 0.09 False 14.0 0.09 False 12.0 0.0 False 37.0 919.0 False 34.0 919.0 False 31.0 500.0 False 40.0 79.40 False 22.0 125.0 False 53.0 1.0 False 26.0 3.0 False 29.0 20.0 62.0 15.0 40.0 7.0 94.0

Viewing value counts of columns. I don't feel we should delete any further rows with missing values.

In [8]:
communities.count()
Out[8]:
Census tract ID                               73057
County Name                                   73057
State                                         73057
RUCA Primary                                  73057
RUCA Scheme 1                                 73057
RUCA Scheme 2                                 73057
RUCA Scheme 3                                 73057
RUCA Scheme 4                                 73057
RUCA Secondary                                73057
Square Miles, 2010                            73057
Population per Sq Mi, 2010                    73057
Total criteria exceeded                       73057
Total categories exceeded                     73057
Disadvantaged                                 73057
Total population                              73031
Low inc. not high ed                          73057
Ag loss, low inc., not high ed                73057
Expected ag loss rate (perc.)                 72738
Expected ag loss rate                         72738
Building loss, low inc., not high ed          73057
Expected building loss rate (perc.)           72687
Expected building loss rate                   72687
Pop loss, low inc., not high ed               73057
Expected pop loss rate (perc.)                72530
Expected pop loss rate                        72530
energy burden, low inc., not high ed          73057
Energy burden (perc.)                         72194
Energy burden                                 72194
PM2.5, low inc., not high ed                  73057
PM2.5 in the air (perc.)                      72259
PM2.5 in the air                              72259
diesel part, low inc., not high ed            73057
Diesel part exposure (perc.)                  72501
Diesel part exposure                          72501
Traffic, low inc., not high ed                73057
Traffic proximity (perc.)                     70406
Traffic proximity                             70406
Housing burden, low inc., not high ed         73057
Housing burden (percent) (perc.)              72092
Housing burden (percent)                      72092
Lead, low house val, low inc., not high ed    73057
Percent pre-1960s housing (perc.)             73031
Percent pre-1960s housing                     73031
Median housing value (perc.)                  71059
Median housing value                          71059
Haz waste, low inc., not high ed              73057
Hazardous waste proximity (perc.)             73031
Hazardous waste proximity                     73031
Superfund, low inc., not high ed              73057
Superfund Proximity (perc.)                   73031
Superfund Proximity                           73031
RMP, low inc., not high ed                    73057
RMP Proximity (perc.)                         73031
RMP Proximity                                 73031
Wastewater, low inc., not high ed             73057
Wastewater discharge (perc.)                  52618
Wastewater discharge                          52618
Asthma, low inc., not high ed                 73057
Asthma in adults (perc.)                      70313
Asthma in adults                              70313
Diabetes, low inc., not high ed               73057
Diabetes in adults (perc.)                    70313
Diabetes in adults                            70313
Heart disease, low inc., not high ed          73057
Heart disease in adults (perc.)               70313
Heart disease in adults                       70313
Low life exp., low inc., not high ed          73057
Low life expectancy (perc.)                   65662
Life expectancy (years)                       65662
Low inc., low HS grad, not high ed            73057
Median hh inc. (% of area median) (perc.)     68232
Median hh inc. (% of area median)             68232
Linguistic, low HS grad, not high ed          73057
Linguistic isolation (percent) (perc.)        72202
Linguistic isolation (percent)                72202
Unemployment, low HS grad, not high ed        73057
Unemployment (percent) (perc.)                72275
Unemployment (percent)                        72275
Poverty, low HS grad, not high ed             73057
Percent below 200% Poverty Ln (perc.)         72238
Percent below 200% Poverty Ln                 72238
Percent below 100% Poverty Ln (perc.)         72238
Percent below 100% Poverty Ln                 72238
Percent > age 25 no HS degree (perc.)         72367
Percent > age 25 no HS degree                 72367
Not enrolled in higher ed %                   72385
dtype: int64

Looking at datatypes, confirming that all True/False columns are indeed categorized as bool.

In [9]:
communities.dtypes
Out[9]:
Census tract ID                                 int64
County Name                                    object
State                                          object
RUCA Primary                                  float64
RUCA Scheme 1                                  object
RUCA Scheme 2                                  object
RUCA Scheme 3                                  object
RUCA Scheme 4                                  object
RUCA Secondary                                float64
Square Miles, 2010                            float64
Population per Sq Mi, 2010                    float64
Total criteria exceeded                         int64
Total categories exceeded                       int64
Disadvantaged                                    bool
Total population                              float64
Low inc. not high ed                             bool
Ag loss, low inc., not high ed                   bool
Expected ag loss rate (perc.)                 float64
Expected ag loss rate                         float64
Building loss, low inc., not high ed             bool
Expected building loss rate (perc.)           float64
Expected building loss rate                   float64
Pop loss, low inc., not high ed                  bool
Expected pop loss rate (perc.)                float64
Expected pop loss rate                        float64
energy burden, low inc., not high ed             bool
Energy burden (perc.)                         float64
Energy burden                                 float64
PM2.5, low inc., not high ed                     bool
PM2.5 in the air (perc.)                      float64
PM2.5 in the air                              float64
diesel part, low inc., not high ed               bool
Diesel part exposure (perc.)                  float64
Diesel part exposure                          float64
Traffic, low inc., not high ed                   bool
Traffic proximity (perc.)                     float64
Traffic proximity                             float64
Housing burden, low inc., not high ed            bool
Housing burden (percent) (perc.)              float64
Housing burden (percent)                      float64
Lead, low house val, low inc., not high ed       bool
Percent pre-1960s housing (perc.)             float64
Percent pre-1960s housing                     float64
Median housing value (perc.)                  float64
Median housing value                          float64
Haz waste, low inc., not high ed                 bool
Hazardous waste proximity (perc.)             float64
Hazardous waste proximity                     float64
Superfund, low inc., not high ed                 bool
Superfund Proximity (perc.)                   float64
Superfund Proximity                           float64
RMP, low inc., not high ed                       bool
RMP Proximity (perc.)                         float64
RMP Proximity                                 float64
Wastewater, low inc., not high ed                bool
Wastewater discharge (perc.)                  float64
Wastewater discharge                          float64
Asthma, low inc., not high ed                    bool
Asthma in adults (perc.)                      float64
Asthma in adults                              float64
Diabetes, low inc., not high ed                  bool
Diabetes in adults (perc.)                    float64
Diabetes in adults                            float64
Heart disease, low inc., not high ed             bool
Heart disease in adults (perc.)               float64
Heart disease in adults                       float64
Low life exp., low inc., not high ed             bool
Low life expectancy (perc.)                   float64
Life expectancy (years)                       float64
Low inc., low HS grad, not high ed               bool
Median hh inc. (% of area median) (perc.)     float64
Median hh inc. (% of area median)             float64
Linguistic, low HS grad, not high ed             bool
Linguistic isolation (percent) (perc.)        float64
Linguistic isolation (percent)                float64
Unemployment, low HS grad, not high ed           bool
Unemployment (percent) (perc.)                float64
Unemployment (percent)                        float64
Poverty, low HS grad, not high ed                bool
Percent below 200% Poverty Ln (perc.)         float64
Percent below 200% Poverty Ln                 float64
Percent below 100% Poverty Ln (perc.)         float64
Percent below 100% Poverty Ln                 float64
Percent > age 25 no HS degree (perc.)         float64
Percent > age 25 no HS degree                 float64
Not enrolled in higher ed %                   float64
dtype: object

Remembered we wanted to potentially look at the factors as more general categories. In the below few cells, a new csv file was imported to code the factors into categories, and then used to create new column names for the communities dataframe so the factor category is encoded into the column names so we can reference them for counts/aggregations etc.

In [14]:
col_names = pd.read_csv('factor broad categories_2.csv')
col_names.head()
Out[14]:
Factor Category UPDATED CODE UPDATED COL NAMES New Name Original Column Name
0 General 0 Percent below 200% Poverty Ln (perc.)_0 Percent below 200% Poverty Ln (perc.) Percent of individuals below 200% Federal Pove...
1 General 0 Percent below 200% Poverty Ln_0 Percent below 200% Poverty Ln Percent of individuals below 200% Federal Pove...
2 General 0 Not enrolled in higher ed %_0 Not enrolled in higher ed % Percent of residents who are not currently enr...
3 Climate change 1 Ag loss, low inc., not high ed_1 Ag loss, low inc., not high ed Greater than or equal to the 90th percentile f...
4 Climate change 1 Expected ag loss rate (perc.)_1 Expected ag loss rate (perc.) Expected agricultural loss rate (Natural Hazar...
In [11]:
new_col_dict = dict(zip(col_names['New Name'], col_names['UPDATED COL NAMES']))
communities.rename(columns=new_col_dict, inplace=True)
communities.head()
Out[11]:
Census tract ID County Name State RUCA Primary RUCA Scheme 1 RUCA Scheme 2 RUCA Scheme 3 RUCA Scheme 4 RUCA Secondary Square Miles, 2010 Population per Sq Mi, 2010 Total criteria exceeded Total categories exceeded Disadvantaged Total population Low inc. not high ed Ag loss, low inc., not high ed_1 Expected ag loss rate (perc.)_1 Expected ag loss rate_1 Building loss, low inc., not high ed_1 Expected building loss rate (perc.)_1 Expected building loss rate_1 Pop loss, low inc., not high ed_1 Expected pop loss rate (perc.)_1 Expected pop loss rate_1 energy burden, low inc., not high ed_2 Energy burden (perc.)_2 Energy burden_2 PM2.5, low inc., not high ed_2 PM2.5 in the air (perc.)_2 PM2.5 in the air_2 diesel part, low inc., not high ed_3 Diesel part exposure (perc.)_3 Diesel part exposure_3 Traffic, low inc., not high ed_3 Traffic proximity (perc.)_3 Traffic proximity_3 Housing burden, low inc., not high ed_4 Housing burden (percent) (perc.)_4 Housing burden (percent)_4 Lead, low house val, low inc., not high ed_4 Percent pre-1960s housing (perc.)_4 Percent pre-1960s housing_4 Median housing value (perc.)_4 Median housing value_4 Haz waste, low inc., not high ed_5 Hazardous waste proximity (perc.)_5 Hazardous waste proximity_5 Superfund, low inc., not high ed_5 Superfund Proximity (perc.)_5 Superfund Proximity_5 RMP, low inc., not high ed_5 RMP Proximity (perc.)_5 RMP Proximity_5 Wastewater, low inc., not high ed_6 Wastewater discharge (perc.)_6 Wastewater discharge_6 Asthma, low inc., not high ed_7 Asthma in adults (perc.)_7 Asthma in adults_7 Diabetes, low inc., not high ed_7 Diabetes in adults (perc.)_7 Diabetes in adults_7 Heart disease, low inc., not high ed_7 Heart disease in adults (perc.)_7 Heart disease in adults_7 Low life exp., low inc., not high ed_7 Low life expectancy (perc.)_7 Life expectancy (years)_7 Low inc., low HS grad, not high ed_8 Median hh inc. (% of area median) (perc.)_8 Median hh inc. (% of area median)_8 Linguistic, low HS grad, not high ed_8 Linguistic isolation (percent) (perc.)_8 Linguistic isolation (percent)_8 Unemployment, low HS grad, not high ed_8 Unemployment (percent) (perc.)_8 Unemployment (percent)_8 Poverty, low HS grad, not high ed_8 Percent below 200% Poverty Ln (perc.)_0 Percent below 200% Poverty Ln_0 Percent below 100% Poverty Ln (perc.)_8 Percent below 100% Poverty Ln_8 Percent > age 25 no HS degree (perc.)_8 Percent > age 25 no HS degree_8 Not enrolled in higher ed %_0
0 1001020100 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 3.8 504.8 0 0 False 1923.0 False False 45.0 0.0776 False 66.0 0.0253 False 76.0 0.0004 False 49.0 2.0 False 87.0 9.69 False 33.0 0.27 False 14.0 34.88 False 50.0 22.0 False 40.0 17.0 30.0 136100.0 False 37.0 0.50 False 53.0 0.06 False 11.0 0.07 False NaN NaN False 57.0 990.0 False 60.0 1130.0 False 59.0 640.0 False 89.0 73.09 False 29.0 114.0 False 12.0 0.0 False 22.0 2.0 False 44.0 27.0 66.0 16.0 61.0 12.0 91.0
1 1001020200 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 1.3 1682.5 0 0 False 2028.0 True False 21.0 0.0053 False 69.0 0.0278 False 65.0 0.0003 False 6.0 1.0 False 87.0 9.71 False 37.0 0.30 False 30.0 119.74 False 56.0 24.0 False 50.0 25.0 13.0 90500.0 False 45.0 0.84 False 55.0 0.07 False 12.0 0.08 False NaN NaN False 82.0 1100.0 False 83.0 1420.0 False 49.0 590.0 False 65.0 76.90 False 61.0 83.0 False 12.0 0.0 False 44.0 4.0 False 72.0 43.0 72.0 19.0 68.0 14.0 96.0
2 1001020300 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 2.1 1633.1 0 0 False 3476.0 False False 39.0 0.0527 False 54.0 0.0163 False 59.0 0.0002 False 68.0 3.0 False 87.0 9.74 False 46.0 0.36 False 38.0 185.91 False 46.0 21.0 False 25.0 7.0 25.0 122600.0 False 57.0 1.53 False 57.0 0.07 False 12.0 0.08 False NaN NaN False 65.0 1019.0 False 66.0 1180.0 False 60.0 650.0 False NaN NaN False 38.0 105.0 False 12.0 0.0 False 32.0 3.0 False 47.0 29.0 68.0 17.0 68.0 14.0 97.0
3 1001020400 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 2.5 1779.8 0 0 False 3831.0 False False 43.0 0.0698 False 55.0 0.0174 False 62.0 0.0002 False 63.0 3.0 False 88.0 9.76 False 57.0 0.44 False 61.0 458.29 False 28.0 16.0 False 31.0 11.0 36.0 152700.0 False 67.0 2.27 False 60.0 0.08 False 13.0 0.08 False NaN NaN False 27.0 880.0 False 55.0 1080.0 False 66.0 680.0 False 77.0 75.40 False 30.0 113.0 False 57.0 2.0 False 27.0 3.0 False 31.0 21.0 15.0 4.0 41.0 8.0 94.0
4 1001020500 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 4.4 2446.4 0 0 False 9883.0 False False 53.0 0.1419 False 55.0 0.0171 False 61.0 0.0002 False 38.0 2.0 False 88.0 9.79 False 63.0 0.49 False 40.0 199.75 False 46.0 21.0 False 1.0 0.0 48.0 186900.0 False 58.0 1.61 False 64.0 0.09 False 14.0 0.09 False 12.0 0.0 False 37.0 919.0 False 34.0 919.0 False 31.0 500.0 False 40.0 79.40 False 22.0 125.0 False 53.0 1.0 False 26.0 3.0 False 29.0 20.0 62.0 15.0 40.0 7.0 94.0
In [12]:
communities.columns
Out[12]:
Index(['Census tract ID', 'County Name', 'State', 'RUCA Primary',
       'RUCA Scheme 1', 'RUCA Scheme 2', 'RUCA Scheme 3', 'RUCA Scheme 4',
       'RUCA Secondary', 'Square Miles, 2010', 'Population per Sq Mi, 2010',
       'Total criteria exceeded', 'Total categories exceeded', 'Disadvantaged',
       'Total population', 'Low inc. not high ed',
       'Ag loss, low inc., not high ed_1', 'Expected ag loss rate (perc.)_1',
       'Expected ag loss rate_1', 'Building loss, low inc., not high ed_1',
       'Expected building loss rate (perc.)_1',
       'Expected building loss rate_1', 'Pop loss, low inc., not high ed_1',
       'Expected pop loss rate (perc.)_1', 'Expected pop loss rate_1',
       'energy burden, low inc., not high ed_2', 'Energy burden (perc.)_2',
       'Energy burden_2', 'PM2.5, low inc., not high ed_2',
       'PM2.5 in the air (perc.)_2', 'PM2.5 in the air_2',
       'diesel part, low inc., not high ed_3',
       'Diesel part exposure (perc.)_3', 'Diesel part exposure_3',
       'Traffic, low inc., not high ed_3', 'Traffic proximity (perc.)_3',
       'Traffic proximity_3', 'Housing burden, low inc., not high ed_4',
       'Housing burden (percent) (perc.)_4', 'Housing burden (percent)_4',
       'Lead, low house val, low inc., not high ed_4',
       'Percent pre-1960s housing (perc.)_4', 'Percent pre-1960s housing_4',
       'Median housing value (perc.)_4', 'Median housing value_4',
       'Haz waste, low inc., not high ed_5',
       'Hazardous waste proximity (perc.)_5', 'Hazardous waste proximity_5',
       'Superfund, low inc., not high ed_5', 'Superfund Proximity (perc.)_5',
       'Superfund Proximity_5', 'RMP, low inc., not high ed_5',
       'RMP Proximity (perc.)_5', 'RMP Proximity_5',
       'Wastewater, low inc., not high ed_6', 'Wastewater discharge (perc.)_6',
       'Wastewater discharge_6', 'Asthma, low inc., not high ed_7',
       'Asthma in adults (perc.)_7', 'Asthma in adults_7',
       'Diabetes, low inc., not high ed_7', 'Diabetes in adults (perc.)_7',
       'Diabetes in adults_7', 'Heart disease, low inc., not high ed_7',
       'Heart disease in adults (perc.)_7', 'Heart disease in adults_7',
       'Low life exp., low inc., not high ed_7',
       'Low life expectancy (perc.)_7', 'Life expectancy (years)_7',
       'Low inc., low HS grad, not high ed_8',
       'Median hh inc. (% of area median) (perc.)_8',
       'Median hh inc. (% of area median)_8',
       'Linguistic, low HS grad, not high ed_8',
       'Linguistic isolation (percent) (perc.)_8',
       'Linguistic isolation (percent)_8',
       'Unemployment, low HS grad, not high ed_8',
       'Unemployment (percent) (perc.)_8', 'Unemployment (percent)_8',
       'Poverty, low HS grad, not high ed_8',
       'Percent below 200% Poverty Ln (perc.)_0',
       'Percent below 200% Poverty Ln_0',
       'Percent below 100% Poverty Ln (perc.)_8',
       'Percent below 100% Poverty Ln_8',
       'Percent > age 25 no HS degree (perc.)_8',
       'Percent > age 25 no HS degree_8', 'Not enrolled in higher ed %_0'],
      dtype='object')

Creating new dataframe that deletes everything except bool columns, to be used in aggregating the factors so they can be counted.

In [13]:
communities_bool = communities.drop(columns = ['Expected ag loss rate (perc.)_1',
       'Expected ag loss rate_1',
       'Expected building loss rate (perc.)_1',
       'Expected building loss rate_1',
       'Expected pop loss rate (perc.)_1', 'Expected pop loss rate_1', 'Energy burden (perc.)_2',
       'Energy burden_2',
       'PM2.5 in the air (perc.)_2', 'PM2.5 in the air_2',
       'Diesel part exposure (perc.)_3', 'Diesel part exposure_3','Traffic proximity (perc.)_3',
       'Traffic proximity_3',
       'Housing burden (percent) (perc.)_4', 'Housing burden (percent)_4',
       'Percent pre-1960s housing (perc.)_4', 'Percent pre-1960s housing_4',
       'Median housing value (perc.)_4', 'Median housing value_4',
       'Hazardous waste proximity (perc.)_5', 'Hazardous waste proximity_5', 'Superfund Proximity (perc.)_5',
       'Superfund Proximity_5',
       'RMP Proximity (perc.)_5', 'RMP Proximity_5', 'Wastewater discharge (perc.)_6',
       'Wastewater discharge_6',
       'Asthma in adults (perc.)_7', 'Asthma in adults_7', 'Diabetes in adults (perc.)_7',
       'Diabetes in adults_7',
       'Heart disease in adults (perc.)_7', 'Heart disease in adults_7',
       'Low life expectancy (perc.)_7', 'Life expectancy (years)_7',
       'Median hh inc. (% of area median) (perc.)_8',
       'Median hh inc. (% of area median)_8',
       'Linguistic isolation (percent) (perc.)_8',
       'Linguistic isolation (percent)_8',
       'Unemployment (percent) (perc.)_8', 'Unemployment (percent)_8',
       'Percent below 200% Poverty Ln (perc.)_0',
       'Percent below 200% Poverty Ln_0',
       'Percent below 100% Poverty Ln (perc.)_8',
       'Percent below 100% Poverty Ln_8',
       'Percent > age 25 no HS degree (perc.)_8',
       'Percent > age 25 no HS degree_8', 'Not enrolled in higher ed %_0'])
communities_bool.head()
Out[13]:
Census tract ID County Name State RUCA Primary RUCA Scheme 1 RUCA Scheme 2 RUCA Scheme 3 RUCA Scheme 4 RUCA Secondary Square Miles, 2010 Population per Sq Mi, 2010 Total criteria exceeded Total categories exceeded Disadvantaged Total population Low inc. not high ed Ag loss, low inc., not high ed_1 Building loss, low inc., not high ed_1 Pop loss, low inc., not high ed_1 energy burden, low inc., not high ed_2 PM2.5, low inc., not high ed_2 diesel part, low inc., not high ed_3 Traffic, low inc., not high ed_3 Housing burden, low inc., not high ed_4 Lead, low house val, low inc., not high ed_4 Haz waste, low inc., not high ed_5 Superfund, low inc., not high ed_5 RMP, low inc., not high ed_5 Wastewater, low inc., not high ed_6 Asthma, low inc., not high ed_7 Diabetes, low inc., not high ed_7 Heart disease, low inc., not high ed_7 Low life exp., low inc., not high ed_7 Low inc., low HS grad, not high ed_8 Linguistic, low HS grad, not high ed_8 Unemployment, low HS grad, not high ed_8 Poverty, low HS grad, not high ed_8
0 1001020100 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 3.8 504.8 0 0 False 1923.0 False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False
1 1001020200 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 1.3 1682.5 0 0 False 2028.0 True False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False
2 1001020300 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 2.1 1633.1 0 0 False 3476.0 False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False
3 1001020400 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 2.5 1779.8 0 0 False 3831.0 False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False
4 1001020500 Autauga County Alabama 1.0 Urban Core Urban Core Urban Core Urban Core 1.0 4.4 2446.4 0 0 False 9883.0 False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False False