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分析を始める前に、まずデータセットを確認しクリーニングすることが重要です。そうすることで、以降の作業が効率的になります。この章では、Stanford Open Policing Project のデータセットを題材に、データ型の修正、欠損値の処理、列や行の削除を練習します。
交通取り締まりの場面で、運転者の性別は警察の行動に影響するのでしょうか?この章では、その問いを探りながら、フィルタリング、グルーピング、メソッドチェーン、ブール演算、文字列メソッドなどを実践します。
特定の時間帯は逮捕されやすいのでしょうか?薬物関連の取り締まりは増えているのでしょうか?この章では、生データの確認だけでは見えにくい傾向を、プロットによる可視化で分析し、これらの問いに答えていきます。
この章では2つ目のデータセットを用いて、交通取り締まりにおける警察の行動に天候が与える影響を探ります。データセットのマージや整形、データソースの信頼性評価、カテゴリ型データの扱いなど、より高度なスキルを練習します。
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