地区別の樹木密度の地図 (2)
これで地区ごとの樹木数が得られたので、樹木密度で色分けした地区の地図を作成できます。
そのために、まず前のステップで計算した各地区の樹木数（trees_by_district）を、地区のデータセットに結合し直します。共通の列に基づいて2つのDataFrameを結合するには、pd.merge() 関数を使います。
すべての地区が同じ大きさではないため、より公平に比較するには、面積に対する樹木数である樹木密度を可視化するのが適切です。
地区のデータセットは districts として、前の演習の最終結果（各地区の樹木数を持つDataFrame）は trees_by_district として読み込まれています。GeoPandas は geopandas、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で扱う地理空間データ
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。
# Print the first rows of the result of the previous exercise
print(trees_by_district.head())
# Merge the 'districts' and 'trees_by_district' dataframes
districts_trees = pd.merge(____)
# Inspect the result
print(districts_trees.head())