誤差範囲（MOE）の経年プロット
この演習では、ペンシルベニア州フィラデルフィアの住宅価格の推移を、誤差バー付きの折れ線グラフで確認します。データは ACS 1-year サンプル Table B25077 からのものです。2011年から2017年まで各年の推定値と誤差範囲がダウンロードされ、philly という pandas のDataFrameに連結されています。推定値と誤差範囲に対応するACSの変数名は、それぞれ median_home_value と median_home_value_moe にリネームされています（コンソールのDataFrameを参照してください）。
pandas は pd としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ米国センサスデータ分析
演習の手順
matplotlib.pyplotをエイリアスpltでインポートします- 列
rmoe（median home value の相対MOEを保持）を作成し、誤差範囲の列を推定値の列で割って100を掛けた値にします - 相対MOEを確認するため、DataFrame を
printします - 誤差バー付きプロットを作成します：第1引数を
"year"、第2引数を中央値住宅価格の列名、yerrを中央値住宅価格のMOE列、data引数をphillyDataFrame に設定します
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import graphics packages
import seaborn as sns
sns.set()
____
# Calculate and inspect Relative Margin of Error
philly["rmoe"] = ____
____
# Create line plot with error bars of 90% MOE
plt.errorbar(____, ____, yerr = ____, data = ____)
plt.show()