Gênero afeta quem é revistado durante uma busca?

Analisando a Atividade Policial com pandas

Kevin Markham

Founder, Data School

ri.search_conducted.value_counts()

False    83229
True      3307

ri.search_type.value_counts(dropna=False)

NaN                               83229
Incident to Arrest                 1290
Probable Cause                      924
Inventory                           219
Reasonable Suspicion                214
Protective Frisk                    164
Incident to Arrest,Inventory        123
...

.value_counts() exclui ausentes por padrão
dropna=False exibe os ausentes

Examinando os tipos de busca

ri.search_type.value_counts()

Incident to Arrest                           1290
Probable Cause                                924
Inventory                                     219
Reasonable Suspicion                          214
Protective Frisk                              164
Incident to Arrest,Inventory                  123
Incident to Arrest,Probable Cause             100
...

Vários valores são separados por vírgulas
219 buscas em que "Inventory" foi o único tipo
Localizar "Inventory" entre vários tipos de busca

Buscando uma string (1)

ri['inventory'] = ri.search_type.str.contains('Inventory', na=False)

str.contains() retorna True se encontrar a string, False se não
na=False retorna False quando encontra um valor ausente

Buscando uma string (2)

ri.inventory.dtype

dtype('bool')

True significa que houve inventário; False, que não houve

ri.inventory.sum()

Calculando a taxa de inventário

ri.inventory.mean()

0.0050961449570121106

0,5% de todas as abordagens resultaram em inventário

searched = ri[ri.search_conducted == True]
searched.inventory.mean()

0.13335349259147264

13,3% das buscas incluíram inventário

Vamos praticar!

Analisando a Atividade Policial com pandas