Stanford Open Policing Project 資料集

使用 pandas 分析警方執法活動

Kevin Markham

Founder, Data School

資料集簡介

警方攔查紀錄

Stanford Open Policing Project 地圖

下載各州資料：https://openpolicing.stanford.edu/

準備資料

檢視資料
清理資料

import pandas as pd
ri = pd.read_csv('police.csv')
ri.head(3)

  state   stop_date stop_time  county_name driver_gender driver_race
0    RI  2005-01-04     12:55          NaN             M       White
1    RI  2005-01-23     23:15          NaN             M       White
2    RI  2005-02-17     04:15          NaN             M       White

每列代表一次攔查
NaN 表示遺漏值

定位遺漏值（1）

ri.isnull()

   state stop_date stop_time county_name driver_gender
0  False     False     False        True         False       
1  False     False     False        True         False       
2  False     False     False        True         False       
...

定位遺漏值（2）

ri.isnull().sum()

state                     0
stop_date                 0
stop_time                 0
county_name           91741
driver_gender          5205
...

.sum() 會計算各欄的總和
True = 1、False = 0

刪除欄位

ri.isnull().sum()

state                     0
stop_date                 0
stop_time                 0
county_name           91741
driver_gender          5205
driver_race            5202
...

ri.shape

(91741, 15)

county_name 欄全為遺漏值
用 .drop() 刪除 county_name

ri.drop('county_name', 
  axis='columns', inplace=True)

刪除列

.dropna()：依遺漏值刪除列

ri.head()

  state   stop_date stop_time driver_gender driver_race
0    RI  2005-01-04     12:55             M       White
1    RI  2005-01-23     23:15             M       White
2    RI  2005-02-17     04:15             M       White
3    RI  2005-02-20     17:15             M       White
4    RI  2005-02-24     01:20             F       White

ri.dropna(subset=['stop_date', 'stop_time'], inplace=True)

一起來練習吧！

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