Comparer les taux de fouille par sexe

Dans cet exercice, vous allez comparer la fréquence à laquelle les conductrices et les conducteurs sont fouillés lors d'une perquisition. Les hommes sont-ils fouillés plus souvent que les femmes, peut-être parce que les policiers les jugent plus à risque?

Avant de faire des calculs, il est important de filtrer le DataFrame pour ne conserver que l'ensemble de données pertinent, c'est-à-dire les interpellations où une fouille a été effectuée.

Cette activité fait partie du cours

Analyse de l'activité policière avec pandas

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Instructions de l’exercice

Créez un DataFrame, searched, qui ne contient que les lignes où search_conducted est True.
Prenez la moyenne de la colonne frisk pour connaître le pourcentage de fouilles qui incluaient une palpation.
Calculez le taux de fouille pour chaque sexe à l'aide d'un .groupby().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a DataFrame of stops in which a search was conducted
searched = ri[ri.____ == ____]

# Calculate the overall frisk rate by taking the mean of 'frisk'
print(searched.____)

# Calculate the frisk rate for each gender
print(searched.____)

Modifier et exécuter le code