実験の層化（ストラティフィケーション）
あなたは、特定の政府施策がいくつかの地域における個人の純資産にどのような影響を与えるかを調べる実験を実施したい政府機関と協働しています。
あなたは実験計画の設計を支援するよう依頼されました。担当者からは、すでに高い純資産を持つ少人数の対象者が存在し、このグループが観測される実験結果を左右してしまう可能性があると懸念していると聞いています。ここは腕の見せどころです！
実験計画の知識を使ってブロック無作為化を行い、提供された wealth_data DataFrame の high_wealth 列で層化してください。DataFrame には 2000 行あり、そのうち 200 名が高純資産（high_wealth が 1）です。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ実験計画法
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。
# Create the first block
strata_1 = wealth_data[wealth_data[____] == ____]
strata_1['Block'] = ____
# Create two groups assigning to Treatment or Control
strata_1_g1 = strata_1.____(____, replace=False)
strata_1_g1['T_C'] = ____
strata_1_g2 = strata_1.drop(strata_1_g1.index)
strata_1_g2[____] = 'C'