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Analisando a Atividade Policial com pandas

Conjunto de dados do Stanford Open Policing Project

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Este exercício faz parte do curso

Analisando a Atividade Policial com pandas

IntermediárioNível de habilidade

4.9+

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Antes de começar a análise, é essencial examinar e limpar o conjunto de dados para tornar o trabalho mais eficiente. Neste capítulo, você vai praticar a correção de tipos de dados, o tratamento de valores ausentes e a remoção de colunas e linhas enquanto aprende sobre o conjunto de dados do Stanford Open Policing Project.

Exercise 1: Conjunto de dados do Stanford Open Policing Project

Exercício atual

Exercise 2: Examinando o conjunto de dados Exercise 3: Removendo colunas Exercise 4: Removendo linhas Exercise 5: Usando tipos de dados adequados Exercise 6: Encontrando um tipo de dado incorreto Exercise 7: Corrigindo um tipo de dado Exercise 8: Criando um DatetimeIndex Exercise 9: Combinando colunas do tipo object Exercise 10: Definindo o índice

O gênero do motorista impacta o comportamento policial durante uma abordagem de trânsito? Neste capítulo, você vai explorar essa questão enquanto pratica filtragem, agregação, encadeamento de métodos, operações booleanas, métodos de strings e muito mais!

Exercise 1: Os gêneros cometem violações diferentes?Exercise 2: Examinando infrações de trânsito Exercise 3: Comparando violações por gênero Exercise 4: O gênero influencia quem recebe multa por excesso de velocidade?Exercise 5: Filtrando por múltiplas condições Exercise 6: Comparando os resultados de excesso de velocidade por gênero Exercise 7: O gênero influencia quais veículos são revistados?Exercise 8: Calculando a taxa de busca Exercise 9: Comparando as taxas de revista por gênero Exercise 10: Adicionando um segundo fator à análise Exercise 11: O gênero influencia quem é revistado durante uma busca?Exercise 12: Contando revistas protetivas Exercise 13: Comparando taxas de revista por gênero

É mais provável ser preso em um certo horário do dia? As abordagens relacionadas a drogas estão aumentando? Neste capítulo, você vai responder a essas e outras perguntas analisando o conjunto de dados visualmente, já que gráficos ajudam a entender tendências de um jeito que a inspeção dos dados brutos não permite.

Exercise 1: O horário do dia afeta a taxa de prisões?Exercise 2: Calculando a taxa de prisões por hora Exercise 3: Plotando a taxa de prisões por hora Exercise 4: As abordagens relacionadas a drogas estão aumentando?Exercise 5: Plotando paradas relacionadas a drogas Exercise 6: Comparando taxas de drogas e de revistas Exercise 7: Quais infrações são registradas em cada distrito?Exercise 8: Contabilizando infrações por distrito Exercise 9: Plotando infrações por distrito Exercise 10: Por quanto tempo você pode ser parado por uma infração?Exercise 11: Convertendo durações da abordagem em números Exercise 12: Plotando a duração da abordagem

Neste capítulo, você vai usar um segundo conjunto de dados para explorar o impacto das condições climáticas no comportamento policial durante abordagens de trânsito. Você vai praticar mesclar e reestruturar conjuntos de dados, avaliar a confiabilidade de uma fonte de dados, trabalhar com dados categóricos e outras habilidades avançadas.

Exercise 1: Explorando o conjunto de dados de clima Exercise 2: Plotando a temperatura Exercise 3: Plotando a diferença de temperatura Exercise 4: Categorizando o clima Exercise 5: Contando condições climáticas desfavoráveis Exercise 6: Avaliando as condições climáticas Exercise 7: Alterando o tipo de dado para categoria Exercise 8: Mesclando conjuntos de dados Exercise 9: Preparando os DataFrames Exercise 10: Mesclando os DataFrames Exercise 11: O clima afeta a taxa de prisões?Exercise 12: Comparando taxas de prisão por classificação do clima Exercise 13: Selecionando de uma Series com MultiIndex Exercise 14: Remodelando os dados da taxa de prisões Exercise 15: Conclusão