Gênero afeta quem recebe multa por excesso de velocidade?

Analisando a Atividade Policial com pandas

Kevin Markham

Founder, Data School

Filtrando por múltiplas condições (1)

female = ri[ri.driver_gender == 'F']

female.shape

(23774, 13)
Analisando a Atividade Policial com pandas

Filtrando por múltiplas condições (2)

female_and_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') &
                         (ri.is_arrested == True)]
  • Cada condição fica entre parênteses
  • E comercial (&) representa o operador and
female_and_arrested.shape

(669, 13)
  • Inclui apenas motoristas mulheres que foram presas
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Filtrando por múltiplas condições (3)

female_or_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') |
                        (ri.is_arrested == True)]
  • Pipe (|) representa o operador or
female_or_arrested.shape

(26183, 13)
  • Inclui todas as mulheres
  • Inclui todos os motoristas que foram presos
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Regras para filtrar por múltiplas condições

  • E comercial (&): inclui apenas linhas que atendem às duas condições

  • Pipe (|): inclui linhas que atendem a qualquer condição

  • Cada condição deve estar entre parênteses

  • As condições podem testar igualdade (==), desigualdade (!=), etc.

  • É possível usar mais de duas condições

Analisando a Atividade Policial com pandas

Correlação, não causalidade

  • Analisar a relação entre gênero e resultado da abordagem

    • Verificar se há correlação

  • Sem tirar conclusões sobre causa

    • Seriam necessários mais dados e expertise
    • Apenas explorando relações
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Vamos praticar!

Analisando a Atividade Policial com pandas

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