白人と黒人の失業率

この演習では、都市圏における白人男性と黒人男性の失業率を比較します。msa_black_emp は読み込まれています。2012年の5年推計ACSの表 C23002A から取得したデータを使った新しいDataFrame msa_white_emp も読み込まれています。失業率（パーセンテージ）はすでに計算済みです。関心のある列（男性の雇用割合を示す列）のみに両方のDataFrameを絞り込み、結合してから、melt を使って可視化に適した整然データに変換し、seaborn で可視化します。

pandas と seaborn は通常のエイリアスで読み込まれています。

msa_white_emp を列 "msa" と "pct_male_unemp" のみに絞り込み、2列目の名前を "white" に変更して tidy_white_emp を作成します
"msa" 列で tidy_black_emp と tidy_white_emp を結合し、tidy_emp に代入します
tidy_emp に対して melt を使います。value_vars には2つの人種の列名を指定し、var_name を "race"、value_name を "unemployment" に設定します
hue パラメータで人種を指定し、失業率と異質性の関係をプロットします

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指示

演習