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Avant de commencer l’analyse, il est essentiel d’examiner et de nettoyer le jeu de données pour travailler plus efficacement. Dans ce chapitre, vous vous exercerez à corriger les types de données, à gérer les valeurs manquantes et à supprimer des colonnes et des lignes tout en découvrant le jeu de données du Stanford Open Policing Project.
Le genre du conducteur a-t-il un impact sur le comportement de la police lors d’un contrôle routier ? Dans ce chapitre, vous explorerez cette question tout en vous entraînant au filtrage, au groupement, au chaînage de méthodes, aux opérations booléennes, aux méthodes sur les chaînes de caractères, et plus encore.
Avez-vous plus de chances d’être arrêté à certaines heures 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 visuellement le jeu de données, car les graphiques aident à comprendre les tendances d’une manière que l’examen des données brutes ne permet pas.
Dans ce chapitre, vous utiliserez un second jeu de données pour explorer l’impact des conditions météorologiques sur le comportement de la police lors des contrôles routiers. Vous vous exercerez à fusionner et remodeler des jeux de données, à évaluer la fiabilité d’une source de données, à travailler avec des données catégorielles, et à d’autres compétences avancées.
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