Объединение датафреймов

В предыдущем упражнении вы сформировали набор данных из 100 лучших кафе Нью-Йорка по версии Yelp. Теперь вы объедините его с демографическими данными, чтобы выяснить, в каком районе больше всего хороших кафе на душу населения.

Для этого вы объедините два набора данных с помощью метода merge() класса DataFrame. Первый из них — crosswalk — представляет собой таблицу соответствия между почтовыми индексами и зонами микроданных общего пользования (PUMA). PUMA объединяют несколько переписных участков и примерно соответствуют районам Нью-Йорка. Затем вы присоединитe pop_data — набор данных с оценками численности населения по каждой зоне PUMA за 2016 год.

pandas (под псевдонимом pd) уже импортирован, как и датафрейм cafes из предыдущего упражнения.