按性别考察黑白种族隔离的影响
seaborn 允许我们在第三个变量的条件下绘制两个变量的关系图。这里的两个变量是离异度（dissimilarity）和失业率，我们将以性别为条件：根据所报告的性别更改散点和回归线的颜色。不过在此之前，需要先把 msa_black_emp 转换成「tidy」的 DataFrame。
msa_black_emp 已加载，其中包含上一练习计算得到的 "pct_male_unemp" 和 "pct_female_unemp" 列。
pandas 和 seaborn 已按常用别名导入。
本练习是课程的一部分
使用 Python 分析美国人口普查数据
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Restrict DataFrame to columns of interest, rename columns
tidy_black_emp = msa_black_emp[____]
tidy_black_emp.columns = ____