Stanford Open Policing Project 데이터셋

pandas로 경찰 활동 분석하기

Kevin Markham

Founder, Data School

데이터셋 소개

경찰관의 교통 단속

Stanford Open Policing Project 지도

주별 데이터 다운로드: https://openpolicing.stanford.edu/

데이터 준비

데이터 확인
데이터 정제

import pandas as pd
ri = pd.read_csv('police.csv')
ri.head(3)

  state   stop_date stop_time  county_name driver_gender driver_race
0    RI  2005-01-04     12:55          NaN             M       White
1    RI  2005-01-23     23:15          NaN             M       White
2    RI  2005-02-17     04:15          NaN             M       White

각 행은 교통 단속 1건을 나타냅니다
NaN은 결측값을 의미합니다

결측값 위치 확인 (1)

ri.isnull()

   state stop_date stop_time county_name driver_gender
0  False     False     False        True         False       
1  False     False     False        True         False       
2  False     False     False        True         False       
...

결측값 위치 확인 (2)

ri.isnull().sum()

state                     0
stop_date                 0
stop_time                 0
county_name           91741
driver_gender          5205
...

.sum()은 각 열의 합계를 계산합니다
True = 1, False = 0

열 삭제

ri.isnull().sum()

state                     0
stop_date                 0
stop_time                 0
county_name           91741
driver_gender          5205
driver_race            5202
...

ri.shape

(91741, 15)

county_name 열에는 결측값만 존재합니다
.drop() 메서드로 county_name 삭제

ri.drop('county_name', 
  axis='columns', inplace=True)

행 삭제

.dropna(): 결측값이 있는 행 삭제

ri.head()

  state   stop_date stop_time driver_gender driver_race
0    RI  2005-01-04     12:55             M       White
1    RI  2005-01-23     23:15             M       White
2    RI  2005-02-17     04:15             M       White
3    RI  2005-02-20     17:15             M       White
4    RI  2005-02-24     01:20             F       White

ri.dropna(subset=['stop_date', 'stop_time'], inplace=True)

연습해 봅시다!

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