लिंग के आधार पर Black-White Segregation के प्रभाव
seaborn हमें दो वैरिएबल्स को किसी तीसरे वैरिएबल पर शर्त लगाकर प्लॉट करने देता है। यहाँ दो वैरिएबल होंगे dissimilarity और unemployment, और हम स्कैटरप्लॉट को तीसरे वैरिएबल sex पर condition करेंगे—यानी जिस sex की रिपोर्ट है, उसके आधार पर पॉइंट्स और रिग्रेशन लाइन का रंग बदलेंगे। लेकिन पहले हमें msa_black_emp को एक "tidy" DataFrame में बदलना होगा।
msa_black_emp लोड किया जा चुका है, जिसमें पिछले अभ्यास में निकाले गए कॉलम "pct_male_unemp" और "pct_female_unemp" मौजूद हैं।
pandas और seaborn सामान्य aliases के साथ लोड किए गए हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में US Census डेटा का विश्लेषण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Restrict DataFrame to columns of interest, rename columns
tidy_black_emp = msa_black_emp[____]
tidy_black_emp.columns = ____