Чи впливає стать на те, кого обшукують під час зупинки?

Аналіз поліцейської діяльності з pandas

Kevin Markham

Founder, Data School

ri.search_conducted.value_counts()

False    83229
True      3307

ri.search_type.value_counts(dropna=False)

NaN                               83229
Incident to Arrest                 1290
Probable Cause                      924
Inventory                           219
Reasonable Suspicion                214
Protective Frisk                    164
Incident to Arrest,Inventory        123
...

.value_counts() стандартно не враховує пропуски
dropna=False показує пропуски

Дослідження типів обшуку

ri.search_type.value_counts()

Incident to Arrest                           1290
Probable Cause                                924
Inventory                                     219
Reasonable Suspicion                          214
Protective Frisk                              164
Incident to Arrest,Inventory                  123
Incident to Arrest,Probable Cause             100
...

Кілька значень розділені комами
219 обшуків, де "Inventory" був єдиним типом
Знайдіть "Inventory" серед кількох типів обшуку

Пошук рядка (1)

ri['inventory'] = ri.search_type.str.contains('Inventory', na=False)

str.contains() повертає True, якщо рядок знайдено, і False, якщо ні
na=False повертає False для пропущених значень

Пошук рядка (2)

ri.inventory.dtype

dtype('bool')

True означає, що інвентаризацію виконано, False — що ні

ri.inventory.sum()

Обчислення частки інвентаризації

ri.inventory.mean()

0.0050961449570121106

0,5% усіх зупинок завершилися інвентаризацією

searched = ri[ri.search_conducted == True]
searched.inventory.mean()

0.13335349259147264

13,3% обшуків включали інвентаризацію

Давайте потренуємось!

Аналіз поліцейської діяльності з pandas