性別はスピード違反の切符に影響するか？

pandasで警察活動を分析する

Kevin Markham

Founder, Data School

複数条件でのフィルタリング（1）

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

female.shape

(23774, 13)
pandasで警察活動を分析する

複数条件でのフィルタリング（2）

female_and_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') &
                         (ri.is_arrested == True)]
  • 各条件は括弧で囲む
  • アンパサンド（&）は and 演算子を表す
female_and_arrested.shape

(669, 13)
  • 逮捕された女性ドライバーのみを含む
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複数条件でのフィルタリング（3）

female_or_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') |
                        (ri.is_arrested == True)]
  • パイプ（|）は or 演算子を表す
female_or_arrested.shape

(26183, 13)
  • すべての女性を含む
  • 逮捕されたすべてのドライバーを含む
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複数条件フィルタリングのルール

  • アンパサンド（&）：両方の条件を満たす行のみを含む

  • パイプ（|）：いずれかの条件を満たす行を含む

  • 各条件は括弧で囲む必要がある

  • 条件には等値（==）、不等値（!=）などを使用可能

  • 3つ以上の条件も使用可能

pandasで警察活動を分析する

相関関係と因果関係

  • 性別と取り締まり結果の関係を分析する

    • 相関関係があるかを評価する

  • 因果関係についての結論は導かない

    • 追加データと専門知識が必要となる
    • 関係性の探索のみを行う
pandasで警察活動を分析する

練習しましょう！

pandasで警察活動を分析する

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