各地区で検挙される違反の種類

pandasで警察活動を分析する

Kevin Markham

Founder, Data School

頻度表の作成

pd.crosstab(ri.driver_race,
            ri.driver_gender)

driver_gender      F      M
driver_race                
Asian            551   1838
Black           2681   9604
Hispanic        1953   7774
Other             53    212
White          18536  43334

頻度表：値の組み合わせごとの出現回数の集計

ri[(ri.driver_race == 'Asian') &
   (ri.driver_gender == 'F')
  ].shape

(551, 14)

driver_race はインデックス、driver_gender は列に配置されます

table = pd.crosstab(
  ri.driver_race,
  ri.driver_gender)

DataFrame のスライス選択

.loc[] アクセサ：ラベルで DataFrame を選択

table

driver_gender      F      M
driver_race                
Asian            551   1838
Black           2681   9604
Hispanic        1953   7774
Other             53    212
White          18536  43334

table.loc['Asian':'Hispanic']

driver_gender     F     M
driver_race              
Asian           551  1838
Black          2681  9604
Hispanic       1953  7774

table = 
   table.loc['Asian':'Hispanic']

折れ線グラフの作成

table.plot()
plt.show()

人種と性別の頻度表の折れ線グラフ

棒グラフの作成

table.plot(kind='bar')
plt.show()

人種と性別の頻度表の棒グラフ

棒グラフの積み上げ

table.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.show()

人種と性別の頻度表の積み上げ棒グラフ

練習しましょう！

pandasで警察活動を分析する