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Avant de commencer votre analyse, il est essentiel d'examiner et de nettoyer d'abord le jeu de données pour rendre le travail plus efficace. Dans ce chapitre, vous pratiquerez l'ajustement des types de données, la gestion des valeurs manquantes, ainsi que la suppression de colonnes et de lignes, tout en découvrant le jeu de données du Stanford Open Policing Project.
Le genre d'un conducteur a-t-il une incidence sur le comportement policier lors d'un contrôle routier ? Dans ce chapitre, vous explorerez cette question tout en vous exerçant au filtrage, au groupement, à l'enchaînement de méthodes, au calcul booléen, aux méthodes sur les chaînes de caractères, et plus encore !
Est-on plus susceptible d'être arrêté à certains moments de la journée ? Les contrôles liés à la drogue sont-ils en hausse ? Dans ce chapitre, vous répondrez à ces questions et à d'autres en analysant le jeu de données de façon visuelle, puisque les graphiques peuvent révéler des tendances que l'examen des données brutes ne permet pas de voir aussi clairement.
Dans ce chapitre, vous utiliserez un deuxième jeu de données pour explorer l'impact des conditions météorologiques sur le comportement policier lors des contrôles routiers. Vous vous exercerez à fusionner et à remanier des jeux de données, à évaluer la fiabilité d'une source de données, à travailler avec des données catégorielles et à développer d'autres compétences avancées.
Exercice en cours