Effets de la ségrégation Noirs-Blancs selon le sexe
seaborn permet de tracer deux variables en les conditionnant à une troisième. Ici, les deux variables seront la dissimilarité et le chômage, et nous conditionnerons le nuage de points à la variable « sexe » en changeant la couleur des points et de la droite de régression selon le sexe indiqué. Mais d’abord, nous devons transformer msa_black_emp en DataFrame « tidy ».
msa_black_emp a été chargé, avec les colonnes "pct_male_unemp" et "pct_female_unemp" calculées dans l’exercice précédent.
pandas et seaborn ont été importés avec leurs alias habituels.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Analyzing US Census Data in Python</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Restrict DataFrame to columns of interest, rename columns
tidy_black_emp = msa_black_emp[____]
tidy_black_emp.columns = ____