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
Analyzing US Census Data in Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Restrict DataFrame to columns of interest, rename columns
tidy_black_emp = msa_black_emp[____]
tidy_black_emp.columns = ____