性别会影响超速被罚单的概率吗？

使用 pandas 分析警务活动

Kevin Markham

Founder, Data School

按多条件筛选 (1)

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

female.shape

(23774, 13)
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按多条件筛选 (2)

female_and_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') &
                         (ri.is_arrested == True)]
  • 每个条件都用括号括起
  • 和号（&）表示 and 运算符
female_and_arrested.shape

(669, 13)
  • 仅包含被逮捕的女性司机
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按多条件筛选 (3)

female_or_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') |
                        (ri.is_arrested == True)]
  • 竖线（|）表示 or 运算符
female_or_arrested.shape

(26183, 13)
  • 包含所有女性
  • 包含所有被逮捕的司机
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多条件筛选规则

  • 和号（&）：仅包含同时满足两个条件的行

  • 竖线（|）：包含满足任一条件的行

  • 每个条件都必须用括号括起

  • 条件可检查相等（==）、不等（!=）等

  • 可使用两个以上的条件

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相关性，而非因果性

  • 分析性别与拦检结果的关系

    • 评估是否存在相关性

  • 不对因果作结论

    • 需要更多数据与专业知识
    • 仅探索关系
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让我们练习！

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