Vergleich von Ergebnissen bei Geschwindigkeitsüberschreitungen nach Geschlecht
Wenn jemand wegen zu schnellen Fahrens angehalten wird, glauben viele, dass das Geschlecht Einfluss darauf hat, ob es ein Ticket oder nur eine Verwarnung gibt. Findest du dafür Hinweise im Datensatz?
Zuerst erstellst du zwei DataFrames mit Personen, die wegen zu schnellen Fahrens angehalten wurden: eines mit Frauen und eines mit Männern.
Dann berechnest du für jedes Geschlecht mithilfe der Spalte stop_outcome, wie viel Prozent der Anhaltungen zu einer "Citation" (also einem Ticket) bzw. zu einer "Warning" führten.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Analyse polizeilicher Maßnahmen mit pandas
Anleitung zur Übung
- Erstelle ein DataFrame
female_and_speeding, das nur weibliche Fahrer:innen enthält, die wegen zu schnellen Fahrens angehalten wurden. - Erstelle ein DataFrame
male_and_speeding, das nur männliche Fahrer enthält, die wegen zu schnellen Fahrens angehalten wurden. - Zähle die Ergebnisse der Anhaltungen für die weiblichen Fahrer:innen und gib sie als Anteile aus.
- Zähle die Ergebnisse der Anhaltungen für die männlichen Fahrer und gib sie als Anteile aus.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Create a DataFrame of female drivers stopped for speeding
female_and_speeding = ri[____]
# Create a DataFrame of male drivers stopped for speeding
male_and_speeding = ri[____]
# Compute the stop outcomes for female drivers (as proportions)
print(female_and_speeding.____)
# Compute the stop outcomes for male drivers (as proportions)
print(male_and_speeding.____)