Il genere influisce su chi riceve una multa per eccesso di velocità?

Analizzare l'attività di polizia con pandas

Kevin Markham

Founder, Data School

Filtrare con più condizioni (1)

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

female.shape

(23774, 13)
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Filtrare con più condizioni (2)

female_and_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') &
                         (ri.is_arrested == True)]
  • Ogni condizione va tra parentesi
  • La e commerciale (&) rappresenta l'operatore and
female_and_arrested.shape

(669, 13)
  • Include solo conducenti donne che sono state arrestate
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Filtrare con più condizioni (3)

female_or_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') |
                        (ri.is_arrested == True)]
  • La barra verticale (|) rappresenta l'operatore or
female_or_arrested.shape

(26183, 13)
  • Include tutte le donne
  • Include tutti i conducenti che sono stati arrestati
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Regole per filtrare con più condizioni

  • E commerciale (&): includi solo le righe che soddisfano entrambe le condizioni

  • Barra verticale (|): includi le righe che soddisfano almeno una condizione

  • Ogni condizione deve essere tra parentesi

  • Le condizioni possono verificare uguaglianza (==), disuguaglianza (!=), ecc.

  • Puoi usare più di due condizioni

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Correlazione, non causalità

  • Analizza la relazione tra genere ed esito del fermo

    • Valuta se c'è una correlazione

  • Non trarremo conclusioni sulla causalità

    • Servirebbero dati ed esperienza aggiuntivi
    • Ci limitiamo a esplorare le relazioni
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Esercitiamoci!

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