Вплив сегрегації між Black і White з розподілом за статтю
seaborn дає змогу будувати графіки для двох змінних, умовлені третьою змінною. Дві змінні — це відмінність і безробіття, а розсіювання ми умовимо третьою змінною — статтю — змінюючи колір точок і регресійної лінії залежно від вказаної статі. Але спершу нам потрібно перетворити msa_black_emp на «охайний» датафрейм (tidy DataFrame).
msa_black_emp уже завантажено, містить стовпці "pct_male_unemp" і "pct_female_unemp", обчислені в попередній вправі.
pandas і seaborn завантажено зі звичними псевдонімами.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз даних перепису США в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Restrict DataFrame to columns of interest, rename columns
tidy_black_emp = msa_black_emp[____]
tidy_black_emp.columns = ____