성별이 수색 중 신체 수색 여부에 영향을 미치는가?

pandas로 경찰 활동 분석하기

Kevin Markham

Founder, Data School

ri.search_conducted.value_counts()

False    83229
True      3307

ri.search_type.value_counts(dropna=False)

NaN                               83229
Incident to Arrest                 1290
Probable Cause                      924
Inventory                           219
Reasonable Suspicion                214
Protective Frisk                    164
Incident to Arrest,Inventory        123
...

.value_counts()는 기본적으로 결측값을 제외
dropna=False는 결측값을 표시

수색 유형 살펴보기

ri.search_type.value_counts()

Incident to Arrest                           1290
Probable Cause                                924
Inventory                                     219
Reasonable Suspicion                          214
Protective Frisk                              164
Incident to Arrest,Inventory                  123
Incident to Arrest,Probable Cause             100
...

여러 값은 쉼표로 구분
"Inventory"만 해당하는 수색은 219건
여러 수색 유형에서 "Inventory" 찾기

문자열 검색 (1)

ri['inventory'] = ri.search_type.str.contains('Inventory', na=False)

str.contains()는 문자열이 있으면 True, 없으면 False 반환
na=False는 결측값 발견 시 False 반환

문자열 검색 (2)

ri.inventory.dtype

dtype('bool')

True는 압수 수색 실시, False는 미실시를 의미

ri.inventory.sum()

압수 수색 비율 계산

ri.inventory.mean()

0.0050961449570121106

전체 교통 단속의 0.5%에서 압수 수색이 발생

searched = ri[ri.search_conducted == True]
searched.inventory.mean()

0.13335349259147264

수색의 13.3%에 압수 수색 포함

연습해 봅시다!

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