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pandas로 경찰 활동 분석하기

적절한 데이터 타입 사용하기

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이 연습은 강의의 일부입니다

pandas로 경찰 활동 분석하기

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분석을 시작하기 전에, 데이터셋을 먼저 점검하고 정리하는 일이 무엇보다 중요해요. 그래야 이후 작업이 훨씬 효율적이거든요. 이 챕터에서는 Stanford Open Policing Project 데이터셋을 알아보면서 데이터 타입을 바로잡고, 결측값을 처리하고, 열과 행을 삭제하는 방법을 연습해요.

Exercise 1: Stanford Open Policing Project 데이터셋 Exercise 2: 데이터셋 살펴보기 Exercise 3: 열 삭제하기 Exercise 4: 행 삭제하기 Exercise 5: 적절한 데이터 타입 사용하기

현재 연습

Exercise 6: 잘못된 데이터 타입 찾기 Exercise 7: 데이터 타입 고치기 Exercise 8: DatetimeIndex 생성하기 Exercise 9: object 열 결합하기 Exercise 10: 인덱스 설정하기

교통 단속 중에 운전자의 성별이 경찰의 행동에 영향을 줄까요? 이 챕터에서는 그 질문을 탐구하면서 필터링, 그룹화, 메서드 체이닝, 불리언 연산, 문자열 메서드 등을 실습해 볼 거예요!

Exercise 1: 성별에 따라 위반 유형이 다를까요?Exercise 2: 교통 법규 위반 살펴보기 Exercise 3: 성별에 따른 위반 비교 Exercise 4: 성별에 따라 과속 딱지를 받는 사람이 달라지나요?Exercise 5: 여러 조건으로 필터링하기 Exercise 6: 성별에 따른 과속 단속 결과 비교 Exercise 7: 성별에 따라 차량 수색 대상이 달라지나요?Exercise 8: 수색 비율 계산하기 Exercise 9: 성별에 따른 수색 비율 비교하기 Exercise 10: 분석에 두 번째 요인 추가하기 Exercise 11: 수색 중에 몸수색을 당하는 사람은 성별의 영향을 받을까요?Exercise 12: 보호 목적 몸수색 횟수 세기 Exercise 13: 성별에 따른 몸수색 비율 비교

하루 중 특정 시간대에 체포될 가능성이 더 높을까요? 마약 관련 단속은 증가하고 있을까요? 이 챕터에서는 이러한 질문에 답하기 위해 그래프를 통해 데이터를 시각적으로 분석해요. 시각화는 원시 데이터를 그대로 볼 때는 파악하기 어려운 추세를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

Exercise 1: 하루 중 시간이 체포율에 영향을 미치나요?Exercise 2: 시간대별 체포율 계산하기 Exercise 3: 시간대별 체포율 그리기 Exercise 4: 마약 관련 검문은 증가하고 있나요?Exercise 5: 약물 관련 정지 건수 그리기 Exercise 6: 마약 관련 정지 비율과 수색 비율 비교 Exercise 7: 각 관할구역에서 어떤 위반이 적발되나요?Exercise 8: 구역별 위반 유형 집계하기 Exercise 9: 구역별 위반 항목 시각화하기 Exercise 10: 위반으로 정지되면 얼마나 오래 머물게 될까요?Exercise 11: 정지 시간(duration)을 숫자로 변환하기 Exercise 12: 정차 시간 시각화

이 챕터에서는 두 번째 데이터셋을 사용해, 교통 단속 중 날씨 조건이 경찰의 행동에 미치는 영향을 살펴봅니다. 데이터셋 병합과 재구조화, 데이터 소스의 신뢰성 평가, 범주형 데이터 다루기 등 고급 기술도 함께 연습해요.

Exercise 1: 날씨 데이터셋 탐색 Exercise 2: 기온 시각화하기 Exercise 3: 기온 차이 그리기 Exercise 4: 날씨 범주화하기 Exercise 5: 악천후 조건 개수 세기 Exercise 6: 날씨 조건 평가하기 Exercise 7: 데이터 유형을 범주형으로 변경하기 Exercise 8: 데이터세트 병합하기 Exercise 9: DataFrame 준비하기 Exercise 10: DataFrame 병합하기 Exercise 11: 날씨가 체포율에 영향을 줄까요?Exercise 12: 날씨 등급별 체포율 비교하기 Exercise 13: 멀티 인덱스 Series에서 선택하기 Exercise 14: 체포율 데이터 재구조화하기 Exercise 15: 마무리