以下作品：

这样做也是如此：

请向我解释为什么以下不起作用，因为这不是因为人口普查 API 没有可用的邮政编码级别估计。我是否需要以不同的方式指定地理位置才能从 sf1 和从人口普查 API 中的 acs5 获得国家和 ZCTA 级别的估计值？

我正在尝试通过绘制/操作公共数据集来学习一些编程（python）技能。目前，我正在尝试制作北极的交互式人口地图。我从阿拉斯加州劳工部下载了阿拉斯加人口普查数据，该数据给了我按 FIPS 中的人口普查区划分的人口（即 0201301090 是阿留申斯东区的阿库坦市）。有没有办法将 FIPS 转换为 Lat Lon 或在 python 中通过 FIPS 绘制？

美国人口普查提供了一个关系文件，将邮政编码制表区 (ZCTA) 与县、县分区、地方、人口普查区、国会选区和 MSA 连接起来，可在此处找到：https://www.census.gov/geo/maps-data/data/zcta_rel_download.html

我正在寻找这种相同类型的文件，但将 ZCTA 链接到块区域（首选）或块组。

有谁知道人口普查局或第三方是否发布了这样的文件？

提前致谢！

莫

我在本地和云端都成功地训练了我的https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples/tree/master/census模型/实验。而且我能够在云中部署我的示例并运行预测。

但是，如果我想在本地运行我的预测——而不是在云端——我该怎么做呢？

我是新手，但我尝试了几种幼稚的方法，但都失败了，请参阅下面的 3 个具体方法。

欢迎任何提示或引用片段。

:-)

M。

** 原帖中关于方法 #1 的更新**

如果我包括单行；

c = tf.contrib.learn.DNNLinearCombinedClassifier(model_dir=job_dir)

我收到一个错误，请参阅下面的错误 #a。

如果我天真地编辑调用以包含缺少的参数，则构造函数可以工作，但是如果我调用 predict 失败并出现错误 #b，请参见下文。我将 model.py 中的 wide_columns 和 deep_columns 设为全局，并将上面的行修改为

c = tf.contrib.learn.DNNLinearCombinedClassifier(model_dir=job_dir, linear_feature_columns=model.wide_columns, dnn_feature_columns=model.deep_columns)

我的 pycharm 调试器确认 model.wide_columns 和 model.deep_columns 在调用时已实例化/不为空。

现在这导致了一个“空”分类器。我不相信 DNNLinearCombinedClassifier 会从我的 job_dir 中获取任何模型内容。我会包括检查分类器的屏幕截图，同时在 model.py build_estimator() 中实例化（我也将它变成了一个变量 c，并且有一个断点）和 task.py 中的上述 c，但我由于我缺乏声誉，github 不允许 m。但区别很明显——例如，对于恢复的分类器，c->params->dnn_hidden_​​units 是空的，但使用原始分类器实例化 ([100,70,48,34])。

我为 job_dir（称为输出）包含一个 ls -R，请参见下面的 #c。

我为每次运行执行 rm -rf 输出，因此 job_dir 是干净的。

显然我在某个地方犯了错误，但由于缺乏洞察力，我无法看到在哪里。任何进一步的建议表示赞赏。

:-)

M。

---------------------- 控制台输出（更新） ---------- ----

一个。

湾。

C。

----------** 原帖**----------

--------我尝试过的东西------------

请参阅底部的代码，参考 1、2、3..

1. 使用指向模型存储位置的 model_dir 参数重新实例化 DNNLinearCombinedClassifier。计划是运行分类器的预测方法。我无法让分类器反映保存的模型。

2. 通过 saver.restore() 恢复模型。这有效，但我不明白如何从那里开始。由于缺乏对张量流的洞察力，我猜。

3. 产生一些用于方法 1 的测试数据。张量的评估永远不会退出。如何评估输入批次，以便将其视为矩阵？

--------- 随附代码 -----------------

（此代码只是附加到 trainer/task.py 的末尾）

我正在使用 acs.R 包，但无法从 DP 表和 S 表中收集数据。不过，以 B 开头的表格很好。这是我的代码示例和我收到的错误：

由于某种原因，它无法找到该表。我已经尝试了 acs.lookup 和各种应该可以工作的关键字，但仍然没有。

我对 python 很陌生，我正在尝试与 census.gov API 交谈以查找几个邮政编码的人口。我能够获得我的 API 密钥，并且我正在使用这个 python 包装器：https ://github.com/datamade/census 。我能够使用 sudo easy_install pip 命令安装 pip。这是我再次运行时的输出示例：

我正在尝试使用以下命令：

pip install us似乎奏效了，但我在尝试时得到了回溯pip install census：

我不知道该怎么办。任何人都可以帮忙吗？顺便说一句，我正在使用 python 2.7.10。

我正在尝试使用 R 中的 acs 包下载基本地图的人口普查数据，但我无法下载数据并且收到一条令人困惑的错误消息。

我的代码如下：

当我收到以下错误消息时，一切似乎都可以正常工作，直到最后的命令：

这让我感到困惑，因为 1) 看起来好像一开始实际上正在下载某些东西？和 2) 'if (url.test["statusMessage"] != "OK") { : 需要 TRUE/FALSE 的缺失值' 对我来说没有意义。它与函数中的任何参数都不对齐。

我努力了：

• 按照错误消息后半部分的建议，使用 acs.tables.install() 下载表。没有帮助。

• 更改 endyear 和 span 以确保我属于 API 支持的数据年份。根据 API 文档，我似乎是。也没有运气使用包默认参数。

• 使用 'variable =' 和官方 API 文档中的变量代码。这仅返回带有神秘“如果...中的错误”消息的两行。

• 删除 colnames = "pretty"

我现在只是将数据文件下载为 CSV 并将其读入 R，但我希望能够从脚本中为未来的地图执行此功能。任何有关这里发生的事情的信息将不胜感激。我正在运行 R 版本 3.3.2。另外，我不熟悉使用这个包和 API。但我正在关注文档，找不到证据证明我做错了什么。

我正在处理的教程：http: //zevross.com/blog/2015/10/14/manipulating-and-mapping-us-census-data-in-r-using-the-acs-tigris-and-leaflet -packages-3/#get-the-tabular-data-acs

以及 acs 包的文档： http: //eglenn.scripts.mit.edu/citystate/wp-content/uploads/2013/02/wpid-working_with_acs_R2.pdf

我希望使用 tidycensus 包从美国的所有区块组下载人口普查数据的过程自动化。开发人员提供了下载美国境内所有区域的说明，但是无法使用相同的方法访问块组。

这是我当前不起作用的代码

产生的错误是

将每个州内的县转换为列表的类似方法也不起作用

Error: Result 1 is not a length 1 atomic vector被退回。

有没有人了解如何完成？很可能我没有正确使用函数或语法，而且我也不太擅长循环。任何帮助，将不胜感激。

第一次发帖，如果有什么我可以做的来改善我的问题，请告诉我。我目前正在尝试使用 tidycensus 从人口普查中提取一些数据。为此，我需要知道变量的名称。创建者指南 ( https://walkerke.github.io/tidycensus/reference/load_variables.html ) 建议使用这行代码创建一个可以过滤的变量列表：

但是，每次我使用它时，R 都会返回：

“bind_rows_(x, .id) 中的错误：参数 6 的长度必须为 1，而不是 0”

如何解决此错误？

谢谢！

我试图找到一种干净的方法将一些县级人口普查数据提取到 R 中，我下载了 acs 包。我尝试使用 acs.fetch 函数来获取密苏里州每个县的一些基本年龄/性别数据。该功能只回馈了大约 12 个县，而密苏里州有 100 多个。

我在之前的一篇文章中看到，一些县可能没有任何一年 ACS 调查的数据，但这似乎有太多空白。而且，当我通过在 American Fact Finder 中搜索相同信息进行交叉检查时，似乎我在 R 中遗漏了很多东西。我尝试过的代码如下。

快速免责声明：我是 R 的初学者，我在该主题上的词汇量会有点有限。