以性別觀察黑白族群隔離的影響
seaborn 允許我們在第三個變數的條件下，同時繪出兩個變數的關係。這裡的兩個變數是差異指數與失業率；第三個作為條件的變數是性別，會依據報告的性別改變點與迴歸線的顏色。不過在開始前，我們要先把 msa_black_emp 轉換成「tidy」的 DataFrame。
msa_black_emp 已經載入，且包含在上一個練習中計算好的 "pct_male_unemp" 與 "pct_female_unemp" 欄位。
pandas 與 seaborn 也已用慣用的別名載入。
本練習屬於課程
使用 Python 分析美國 Census 資料
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Restrict DataFrame to columns of interest, rename columns
tidy_black_emp = msa_black_emp[____]
tidy_black_emp.columns = ____