क्या gender स्पीडिंग पर टिकट मिलने को प्रभावित करता है?

pandas के साथ Police Activity का विश्लेषण

Kevin Markham

Founder, Data School

Multiple conditions से filtering (1)

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

female.shape

(23774, 13)
pandas के साथ Police Activity का विश्लेषण

Multiple conditions से filtering (2)

female_and_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') &
                         (ri.is_arrested == True)]
  • हर condition को parentheses में रखें
  • Ampersand (&) and ऑपरेटर को दर्शाता है
female_and_arrested.shape

(669, 13)
  • केवल वे female ड्राइवर्स शामिल हैं जिन्हें गिरफ्तार किया गया था
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Multiple conditions से filtering (3)

female_or_arrested = ri[(ri.driver_gender == 'F') |
                        (ri.is_arrested == True)]
  • Pipe (|) or ऑपरेटर को दर्शाता है
female_or_arrested.shape

(26183, 13)
  • सभी females शामिल हैं
  • सभी गिरफ्तार किए गए ड्राइवर्स शामिल हैं
pandas के साथ Police Activity का विश्लेषण

Multiple conditions से filtering के नियम

  • Ampersand (&): केवल वे rows लें जो दोनों conditions पूरी करें

  • Pipe (|): वे rows लें जो किसी एक condition को पूरी करें

  • हर condition को parentheses में रखना ज़रूरी है

  • Conditions में equality (==), inequality (!=) आदि जाँच सकते हैं

  • दो से अधिक conditions भी उपयोग कर सकते हैं

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Correlation, causation नहीं

  • gender और stop outcome के बीच संबंध विश्लेषित करें

    • देखें क्या कोई correlation है

  • causation पर निष्कर्ष नहीं निकालेंगे

    • इसके लिए अतिरिक्त डेटा और विशेषज्ञता चाहिए
    • अभी केवल संबंधों की जाँच कर रहे हैं
pandas के साथ Police Activity का विश्लेषण

अभ्यास करते हैं!

pandas के साथ Police Activity का विश्लेषण

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