Snelheidsovertredingen vergelijken naar gender
Als een bestuurder wordt aangehouden voor te hard rijden, denken veel mensen dat gender invloed heeft op de vraag of diegene een bekeuring of een waarschuwing krijgt. Kun je daar bewijs voor vinden in de gegevensset?
Eerst maak je twee DataFrames van bestuurders die zijn aangehouden voor te hard rijden: één met vrouwen en één met mannen.
Vervolgens gebruik je voor elk gender de kolom stop_outcome om te berekenen welk percentage van de stops resulteerde in een "Citation" (een bekeuring) versus een "Warning" (een waarschuwing).
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Politie-activiteit analyseren met pandas
Oefeninstructies
- Maak een DataFrame,
female_and_speeding, dat alleen vrouwelijke bestuurders bevat die zijn aangehouden voor te hard rijden. - Maak een DataFrame,
male_and_speeding, dat alleen mannelijke bestuurders bevat die zijn aangehouden voor te hard rijden. - Tel de uitkomsten van de stops voor de vrouwelijke bestuurders en druk ze uit als verhoudingen.
- Tel de uitkomsten van de stops voor de mannelijke bestuurders en druk ze uit als verhoudingen.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# 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.____)