성별이 속도위반 딱지 발부에 영향을 미치는가?

pandas로 경찰 활동 분석하기

Kevin Markham

Founder, Data School

여러 조건으로 필터링 (1)

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

female.shape

(23774, 13)
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여러 조건으로 필터링 (2)

female_and_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') &
                         (ri.is_arrested == True)]
  • 각 조건은 괄호로 묶습니다
  • 앰퍼샌드(&)는 and 연산자를 나타냅니다
female_and_arrested.shape

(669, 13)
  • 체포된 여성 운전자만 포함됩니다
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여러 조건으로 필터링 (3)

female_or_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') |
                        (ri.is_arrested == True)]
  • 파이프(|)는 or 연산자를 나타냅니다
female_or_arrested.shape

(26183, 13)
  • 모든 여성 운전자 포함
  • 체포된 모든 운전자 포함
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여러 조건 필터링 규칙

  • 앰퍼샌드(&): 두 조건을 모두 만족하는 행만 포함

  • 파이프(|): 하나 이상의 조건을 만족하는 행 포함

  • 각 조건은 반드시 괄호로 묶어야 합니다

  • 조건에는 등호(==), 부등호(!=) 등을 사용할 수 있습니다

  • 세 개 이상의 조건도 사용 가능합니다

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상관관계, 인과관계가 아님

  • 성별과 단속 결과의 관계 분석

    • 상관관계 여부 평가

  • 인과관계에 대한 결론은 도출하지 않습니다

    • 추가 데이터와 전문 지식이 필요합니다
    • 관계 탐색에 집중합니다
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연습해 봅시다!

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