Giới tính có ảnh hưởng đến việc xe nào bị khám xét không?

Phân tích hoạt động của cảnh sát với pandas

Kevin Markham

Founder, Data School

Tính toán với giá trị Boolean

ri.isnull().sum()

stop_date             0
stop_time             0
driver_gender         0
driver_race           0
violation_raw         0
...

True = 1, False = 0

import numpy as np

np.mean([0, 1, 0, 0])

0.25

np.mean([False, True, 
         False, False])

0.25

Giá trị trung bình của Series Boolean biểu thị phần trăm giá trị True

Lấy trung bình của Series Boolean

ri.is_arrested.value_counts(normalize=True)

False    0.964431
True     0.035569

ri.is_arrested.mean()

0.0355690117407784

ri.is_arrested.dtype

dtype('bool')

So sánh nhóm bằng groupby (1)

Phân tích tỷ lệ bị bắt theo quận cảnh sát

ri.district.unique()

array(['Zone X4', 'Zone K3', 'Zone X1', 'Zone X3',
       'Zone K1', 'Zone K2'], dtype=object)

ri[ri.district == 'Zone K1'].is_arrested.mean()

0.024349083895853423

So sánh nhóm bằng groupby (2)

ri[ri.district == 'Zone K2'].is_arrested.mean()

0.030800588834786546

ri.groupby('district').is_arrested.mean()

district
Zone K1    0.024349
Zone K2    0.030801
Zone K3    0.032311
Zone X1    0.023494
Zone X3    0.034871
Zone X4    0.048038

Nhóm theo nhiều danh mục

ri.groupby(['district', 'driver_gender']).is_arrested.mean()

district  driver_gender
Zone K1   F                0.019169
          M                0.026588
Zone K2   F                0.022196
...       ...                   ...

ri.groupby(['driver_gender', 'district']).is_arrested.mean()

driver_gender  district
F              Zone K1     0.019169
               Zone K2     0.022196
...            ...              ...

Cùng luyện tập nào!

Phân tích hoạt động của cảnh sát với pandas