Thời tiết có ảnh hưởng đến tỷ lệ bắt giữ không?
Phân tích hoạt động của cảnh sát với pandas
Kevin Markham
Founder, Data School
Giới tính tài xế và việc khám xe
ri.search_conducted.mean()
0.0382153092354627
ri.groupby('driver_gender').search_conducted.mean()
driver_gender
F 0.019181
M 0.045426
ri.groupby(['violation', 'driver_gender']).search_conducted.mean()
violation driver_gender
Equipment F 0.039984
M 0.071496
Moving violation F 0.039257
M 0.061524
Other F 0.041018
M 0.046191
Registration/plates F 0.054924
M 0.108802
Seat belt F 0.017301
M 0.035119
Speeding F 0.008309
M 0.027885
search_rate = ri.groupby(['violation', 'driver_gender']).search_conducted.mean()search_rate
violation driver_gender
Equipment F 0.039984
M 0.071496
Moving violation F 0.039257
M 0.061524
... ... ...
type(search_rate)type(search_rate.index)
pandas.core.series.Seriespandas.core.indexes.multi.MultiIndex
violation driver_gender
Equipment F 0.039984
M 0.071496
Moving violation F 0.039257
M 0.061524
... ... ...
search_rate.loc['Equipment']
driver_gender
F 0.039984
M 0.071496
search_rate.loc['Equipment', 'M']
0.07149643705463182
Chuyển Series có multi-index thành DataFrame
search_rate.unstack()
driver_gender F M
violation
Equipment 0.039984 0.071496
Moving violation 0.039257 0.061524
Other 0.041018 0.046191
... ... ...
type(search_rate.unstack())
pandas.core.frame.DataFrame
Chuyển Series có multi-index thành DataFrame
ri.pivot_table(index='violation',
columns='driver_gender',
values='search_conducted')
driver_gender F M
violation
Equipment 0.039984 0.071496
Moving violation 0.039257 0.061524
Other 0.041018 0.046191
... ... ...
Cùng luyện tập nào!
Phân tích hoạt động của cảnh sát với pandas
