Які порушення фіксують у кожному окрузі?

Аналіз поліцейської діяльності з pandas

Kevin Markham

Founder, Data School

Обчислення таблиці частот

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

Таблиця частот: підрахунок, скільки разів трапляється кожна комбінація значень

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

(551, 14)

driver_race — по індексу, driver_gender — по стовпцях

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

Вибір зрізу DataFrame

Аксесор .loc[]: вибір у DataFrame за міткою

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']

Створення лінійного графіка

table.plot()
plt.show()

Лінійний графік таблиці частот за расою та статтю

Створення стовпчикового графіка

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

Стовпчиковий графік таблиці частот за расою та статтю

Накладання стовпців

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

Накладений стовпчиковий графік таблиці частот за расою та статтю

Давайте потренуємось!

Аналіз поліцейської діяльності з pandas