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जेंडर के आधार पर फ्रिस्क रेट की तुलना

इस अभ्यास में, आप यह तुलना करेंगे कि सर्च के दौरान महिला और पुरुष ड्राइवरों को किस दर पर फ्रिस्क किया गया. क्या पुरुषों को महिलाओं की तुलना में ज़्यादा बार फ्रिस्क किया गया, शायद इसलिए कि पुलिस अधिकारी उन्हें अधिक जोखिम वाला मानते हैं?

किसी भी गणना से पहले, DataFrame को फ़िल्टर करना ज़रूरी है ताकि उसमें केवल वही सबसेट रहे जो प्रासंगिक है — यानी वे स्टॉप्स जिनमें सर्च की गई थी.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ Police Activity का विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक DataFrame searched बनाइए, जिसमें केवल वही पंक्तियाँ हों जिनमें search_conducted True है.
  • यह जानने के लिए कि कितने प्रतिशत सर्च में फ्रिस्क शामिल था, frisk कॉलम का mean लीजिए.
  • प्रत्येक जेंडर के लिए फ्रिस्क रेट की गणना .groupby() का उपयोग करके कीजिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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.____)
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