ÎncepețiÎncepe gratuit

Acasă
Cursuri
Analiza activității polițienești cu pandas

Genul afectează cine primește amendă pentru exces de viteză?

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza activității polițienești cu pandas

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Înainte de a începe analiza, este esențial să examinezi și să cureți mai întâi setul de date, pentru a lucra cu el mai eficient. În acest capitol, vei exersa corectarea tipurilor de date, gestionarea valorilor lipsă și eliminarea coloanelor și rândurilor, explorând totodată setul de date al Stanford Open Policing Project.

Exercise 1: Setul de date Stanford Open Policing Project Exercise 2: Explorarea setului de date Exercise 3: Eliminarea coloanelor Exercise 4: Eliminarea rândurilor Exercise 5: Utilizarea tipurilor de date corecte Exercise 6: Identificarea unui tip de date incorect Exercise 7: Corectarea unui tip de date Exercise 8: Crearea unui DatetimeIndex Exercise 9: Combinarea coloanelor de tip obiect Exercise 10: Setarea indexului

Genul unui șofer influențează comportamentul polițiștilor în timpul unui control rutier? În acest capitol, vei explora această întrebare exersând filtrarea, gruparea, înlănțuirea metodelor, operațiile cu valori booleene, metodele pentru șiruri de caractere și multe altele!

Exercise 1: Genurile comit tipuri diferite de infracțiuni?Exercise 2: Analiza încălcărilor de trafic Exercise 3: Compararea încălcărilor în funcție de gen Exercise 4: Genul afectează cine primește amendă pentru exces de viteză?

Exercițiul curent

Exercise 5: Filtrarea după mai multe condiții Exercise 6: Compararea rezultatelor opririlor pentru viteză în funcție de gen Exercise 7: Genul afectează ale cui vehicule sunt percheziție?Exercise 8: Calcularea ratei de percheziționare Exercise 9: Compararea ratelor de percheziționare în funcție de gen Exercise 10: Adăugarea unui al doilea factor în analiză Exercise 11: Genul afectează cine este percheziționat corporal în timpul unei verificări?Exercise 12: Numărarea percheziților corporale de protecție Exercise 13: Compararea ratelor de percheziționare corporală pe gen

Există o anumită oră a zilei la care probabilitatea de a fi arestat este mai mare? Controalele legate de droguri sunt în creștere? În acest capitol, vei răspunde la aceste întrebări și la altele analizând setul de date vizual, deoarece graficele te ajută să înțelegi tendințele într-un mod în care examinarea datelor brute nu o poate face.

Exercise 1: Ora din zi influențează rata arestărilor?Exercise 2: Calcularea ratei orare de reținere Exercise 3: Reprezentarea grafică a ratei de reținere pe ore Exercise 4: Opririle legate de droguri sunt în creștere?Exercise 5: Reprezentarea grafică a opririlor legate de droguri Exercise 6: Compararea ratelor de droguri și de percheziții Exercise 7: Ce încălcări sunt constatate în fiecare district?Exercise 8: Numărarea contravențiilor pe district Exercise 9: Vizualizarea încălcărilor pe districte Exercise 10: Cât timp ai putea fi reținut pentru o contravenție?Exercise 11: Conversia duratelor opririlor în numere Exercise 12: Reprezentarea grafică a duratei opririi

În acest capitol, vei folosi un al doilea set de date pentru a explora impactul condițiilor meteo asupra comportamentului polițienesc în timpul controalelor rutiere. Vei exersa îmbinarea și restructurarea seturilor de date, evaluarea credibilității unei surse de date, lucrul cu date categoriale și alte tehnici avansate.

Exercise 1: Explorarea setului de date meteo Exercise 2: Reprezentarea grafică a temperaturii Exercise 3: Reprezentarea grafică a diferenței de temperatură Exercise 4: Clasificarea vremii Exercise 5: Numărarea condițiilor meteo nefavorabile Exercise 6: Evaluarea condițiilor meteorologice Exercise 7: Schimbarea tipului de date la categorie Exercise 8: Îmbinarea seturilor de date Exercise 9: Pregătirea DataFrame-urilor Exercise 10: Îmbinarea DataFrame-urilor Exercise 11: Vremea influențează rata arestărilor?Exercise 12: Compararea ratelor de reținere în funcție de condițiile meteo Exercise 13: Selectarea dintr-o Serie cu MultiIndex Exercise 14: Restructurarea datelor privind rata de arest Exercise 15: Concluzie