性別ごとのスピード違反時の対応を比較する
ドライバーがスピード違反で停止させられたとき、性別によって「違反切符（チケット）」か「警告」かの対応が変わると考える人は多いです。データセットからその根拠を見つけられるでしょうか？
まず、スピード違反で停止させられたドライバーのうち、女性のみを含む DataFrame と男性のみを含む DataFrame を作成します。
次に、各性別について、stop_outcome 列を使って、停止の結果が「Citation」（チケット）と「Warning」（警告）のどちらになった割合を計算します。
この演習はコースの一部です
pandasで警察活動を分析する
演習の手順
- スピード違反で停止させられた女性ドライバーのみを含む DataFrame
female_and_speedingを作成します。 - スピード違反で停止させられた男性ドライバーのみを含む DataFrame
male_and_speedingを作成します。 - 女性ドライバーの停止結果をカウントし、比率で表します。
- 男性ドライバーの停止結果をカウントし、比率で表します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a DataFrame of female drivers stopped for speeding
female_and_speeding = ri[____]
# Create a DataFrame of male drivers stopped for speeding
male_and_speeding = ri[____]
# Compute the stop outcomes for female drivers (as proportions)
print(female_and_speeding.____)
# Compute the stop outcomes for male drivers (as proportions)
print(male_and_speeding.____)